Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

Pointernet	0.13 1	0.06 1	0.06 4	0.04 1	0.03 1	0.07 4	0.31 123	0.06 2	0.04 1	0.05 2	0.06 5	0.08 2	0.04 1	0.06 5	0.60 1	0.38 37	0.11 1	0.06 1	0.10 1	0.16 22	0.10 1	0.72 44	0.04 1	0.05 1	0.07 1	0.06 1	0.13 6	0.08 6

CroCo-Stereo Lap2	0.14 2	0.08 5	0.05 1	0.05 2	0.06 5	0.05 1	0.04 1	0.08 7	0.06 6	0.11 15	0.03 3	0.14 11	0.07 8	0.08 9	0.94 13	0.36 29	0.12 3	0.10 4	0.13 3	0.07 2	0.30 22	0.23 4	0.04 1	0.07 6	0.12 10	0.11 10	0.11 2	0.08 6

CroCo-Stereo	0.14 2	0.07 2	0.05 1	0.05 2	0.05 4	0.05 1	0.04 1	0.08 7	0.06 6	0.06 6	0.01 1	0.11 3	0.07 8	0.07 7	1.09 20	0.38 37	0.13 5	0.10 4	0.17 11	0.06 1	0.26 18	0.24 5	0.04 1	0.06 3	0.11 8	0.09 3	0.11 2	0.07 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
StereoVision	0.15 4	0.10 9	0.07 5	0.06 5	0.07 9	0.07 4	0.07 10	0.10 13	0.13 31	0.09 11	0.07 7	0.16 15	0.08 12	0.11 15	0.75 8	0.29 13	0.15 8	0.13 11	0.17 11	0.10 5	0.23 14	0.22 3	0.04 1	0.09 12	0.15 20	0.13 16	0.19 18	0.16 23

U	0.16 5	0.09 6	0.05 1	0.05 2	0.06 5	0.06 3	0.04 1	0.09 12	0.06 6	0.09 11	0.02 2	0.16 15	0.11 22	0.07 7	1.00 14	0.45 61	0.15 8	0.12 9	0.16 10	0.09 4	0.30 22	0.37 14	0.04 1	0.09 12	0.14 13	0.11 10	0.12 5	0.09 11

ProNet	0.17 6	0.07 2	0.09 9	0.06 5	0.04 2	0.10 10	0.66 196	0.07 4	0.04 1	0.04 1	0.12 24	0.07 1	0.04 1	0.30 119	0.74 5	0.47 76	0.27 46	0.09 3	0.11 2	0.13 12	0.17 5	0.47 23	0.09 17	0.08 9	0.10 4	0.06 1	0.11 2	0.06 2

TDLM	0.17 6	0.14 18	0.14 45	0.11 22	0.14 38	0.11 14	0.11 29	0.15 19	0.12 26	0.09 11	0.21 68	0.20 22	0.11 22	0.12 19	0.61 2	0.20 1	0.20 19	0.15 16	0.13 3	0.11 7	0.15 2	0.37 14	0.10 27	0.11 19	0.12 10	0.16 23	0.16 14	0.16 23

RAStereo	0.18 8	0.12 14	0.08 7	0.06 5	0.08 14	0.07 4	0.05 5	0.10 13	0.07 11	0.20 32	0.04 4	0.16 15	0.06 3	0.09 12	1.13 30	0.35 26	0.18 14	0.13 11	0.24 19	0.08 3	0.52 64	0.30 7	0.05 8	0.09 12	0.14 13	0.11 10	0.13 6	0.11 15

RAFT	0.18 8	0.07 2	0.10 14	0.08 12	0.04 2	0.24 114	0.27 116	0.19 28	0.07 11	0.13 16	0.08 9	0.13 7	0.06 3	0.11 15	1.18 36	0.29 13	0.17 11	0.08 2	0.14 6	0.21 41	0.16 3	0.33 10	0.04 1	0.07 6	0.16 24	0.15 21	0.21 23	0.16 23

delet	0.18 8	0.14 18	0.13 26	0.12 28	0.12 27	0.13 32	0.10 27	0.12 15	0.10 19	0.15 19	0.12 24	0.18 20	0.10 20	0.12 19	1.14 31	0.24 4	0.17 11	0.14 13	0.13 3	0.12 9	0.18 6	0.33 10	0.09 17	0.11 19	0.14 13	0.12 14	0.21 23	0.14 20

AANet_RVC	0.18 8	0.13 17	0.13 26	0.10 19	0.16 54	0.08 7	0.13 41	0.14 18	0.15 41	0.13 16	0.12 24	0.13 7	0.11 22	0.11 15	0.90 12	0.25 6	0.18 14	0.17 22	0.20 15	0.16 22	0.18 6	0.21 2	0.11 40	0.12 24	0.16 24	0.16 23	0.22 27	0.23 55

iRaftStereo_RVC	0.20 12	0.15 21	0.12 22	0.10 19	0.11 23	0.10 10	0.07 10	0.17 23	0.09 15	0.15 19	0.15 39	0.18 20	0.09 15	0.17 46	0.63 3	0.28 11	0.25 34	0.14 13	0.21 18	0.21 41	0.36 31	0.86 60	0.08 13	0.10 15	0.15 20	0.12 14	0.19 18	0.13 17

AASNet	0.22 13	0.18 29	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.16 54	0.14 53	0.17 23	0.09 15	0.15 19	0.16 50	0.16 15	0.10 20	0.15 32	1.23 39	0.23 2	0.18 14	0.16 21	0.17 11	0.14 14	0.20 10	0.80 52	0.10 27	0.13 26	0.15 20	0.14 19	0.18 16	0.13 17

MaDis-Stereo	0.23 14	0.17 24	0.11 18	0.07 9	0.11 23	0.08 7	0.07 10	0.13 16	0.10 19	0.19 28	0.10 14	0.20 22	0.09 15	0.14 27	1.08 18	0.40 43	0.24 26	0.18 29	0.54 101	0.12 9	0.51 61	0.45 21	0.07 9	0.13 26	0.20 40	0.23 53	0.21 23	0.24 60

plain	0.24 15	0.21 60	0.13 26	0.11 22	0.15 42	0.11 14	0.08 17	0.21 32	0.12 26	0.23 35	0.09 13	0.30 59	0.12 30	0.17 46	1.07 16	0.46 69	0.25 34	0.23 58	0.29 29	0.14 14	0.55 74	0.57 29	0.08 13	0.19 84	0.19 36	0.17 28	0.20 21	0.21 47

RAFT_CTSACE	0.24 15	0.20 48	0.13 26	0.12 28	0.10 19	0.14 43	0.10 27	0.24 43	0.11 21	0.26 52	0.10 14	0.22 26	0.18 60	0.11 15	0.87 11	0.39 41	0.22 21	0.14 13	0.31 33	0.19 31	0.33 30	0.83 56	0.09 17	0.13 26	0.27 81	0.16 23	0.34 57	0.17 29

test_5	0.25 17	0.19 39	0.11 18	0.11 22	0.08 14	0.21 89	0.08 17	0.32 92	0.11 21	0.17 25	0.37 140	0.24 32	0.21 84	0.08 9	1.17 34	0.49 81	0.17 11	0.15 16	0.29 29	0.12 9	0.25 17	0.73 45	0.07 9	0.15 39	0.17 29	0.17 28	0.33 47	0.20 38

MMNet	0.25 17	0.15 21	0.12 22	0.14 40	0.14 38	0.13 32	0.14 53	0.16 20	0.12 26	0.13 16	0.15 39	0.22 26	0.09 15	0.18 59	2.41 128	0.26 7	0.19 17	0.17 22	0.20 15	0.15 17	0.21 13	0.40 16	0.10 27	0.14 30	0.15 20	0.16 23	0.28 41	0.16 23

MIF-Stereo (partial)	0.26 19	0.20 48	0.13 26	0.10 19	0.13 34	0.11 14	0.08 17	0.17 23	0.14 36	0.18 26	0.10 14	0.25 35	0.11 22	0.16 40	1.41 55	0.45 61	0.25 34	0.22 48	0.30 31	0.15 17	0.58 81	0.56 27	0.09 17	0.18 65	0.19 36	0.17 28	0.38 79	0.20 38

GMStereo	0.26 19	0.24 108	0.13 26	0.19 91	0.17 62	0.20 86	0.16 67	0.29 64	0.16 51	0.23 35	0.19 57	0.33 79	0.17 54	0.14 27	0.80 9	0.30 16	0.29 57	0.19 32	0.44 61	0.20 34	0.36 31	0.35 12	0.12 48	0.16 45	0.25 68	0.22 49	0.39 85	0.20 38
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CVANet_RVC	0.26 19	0.19 39	0.19 77	0.20 99	0.16 54	0.18 69	0.14 53	0.25 52	0.16 51	0.15 19	0.26 89	0.23 29	0.13 33	0.54 186	0.74 5	0.23 2	0.24 26	0.17 22	0.54 101	0.14 14	0.19 9	0.91 64	0.10 27	0.13 26	0.16 24	0.13 16	0.22 27	0.24 60

UniTT-Stereo	0.27 22	0.16 23	0.11 18	0.09 16	0.11 23	0.11 14	0.07 10	0.16 20	0.11 21	0.21 33	0.10 14	0.29 52	0.16 46	0.26 98	1.56 62	0.47 76	0.25 34	0.19 32	0.64 124	0.15 17	0.59 86	0.44 20	0.10 27	0.16 45	0.18 31	0.22 49	0.16 14	0.17 29

UPFNet	0.27 22	0.18 29	0.20 80	0.18 81	0.19 79	0.19 76	0.15 64	0.22 35	0.17 65	0.23 35	0.19 57	0.23 29	0.14 39	0.26 98	1.70 82	0.29 13	0.24 26	0.21 39	0.25 23	0.18 26	0.24 15	0.40 16	0.14 76	0.17 62	0.19 36	0.20 43	0.39 85	0.19 36

RSM	0.28 24	0.09 6	0.09 9	0.07 9	0.06 5	0.14 43	0.05 5	0.06 2	0.05 4	0.05 2	0.08 9	0.13 7	0.06 3	0.04 1	0.74 5	0.27 8	0.24 26	0.10 4	0.14 6	0.35 96	0.20 10	3.91 267	0.12 48	0.07 6	0.10 4	0.11 10	0.14 9	0.07 4

RAFT+CT+SA	0.28 24	0.21 60	0.13 26	0.13 36	0.10 19	0.11 14	0.09 24	0.32 92	0.13 31	0.24 41	0.10 14	0.29 52	0.21 84	0.09 12	1.16 32	0.87 154	0.19 17	0.17 22	0.43 59	0.16 22	0.37 33	1.04 87	0.07 9	0.15 39	0.20 40	0.18 34	0.33 47	0.20 38

DMCA	0.28 24	0.17 24	0.16 56	0.13 36	0.14 38	0.13 32	0.16 67	0.18 27	0.15 41	0.19 28	0.18 52	0.28 48	0.12 30	0.15 32	2.01 105	0.60 108	0.33 86	0.45 184	0.24 19	0.15 17	0.29 21	0.30 7	0.13 61	0.14 30	0.18 31	0.17 28	0.21 23	0.17 29

TestStereo	0.29 27	0.25 123	0.21 96	0.21 106	0.16 54	0.21 89	0.14 53	0.35 120	0.18 77	0.38 141	0.20 61	0.34 85	0.16 46	0.13 22	1.20 38	0.28 11	0.35 99	0.19 32	0.44 61	0.19 31	0.48 55	0.42 18	0.13 61	0.18 65	0.27 81	0.23 53	0.34 57	0.25 64

RSM++	0.30 28	0.10 9	0.09 9	0.08 12	0.07 9	0.11 14	0.06 9	0.08 7	0.07 11	0.06 6	0.08 9	0.14 11	0.07 8	0.04 1	0.71 4	0.27 8	0.22 21	0.11 8	0.15 9	0.52 161	0.24 15	4.18 270	0.15 85	0.12 24	0.13 12	0.10 8	0.14 9	0.08 6

TESTraft	0.30 28	0.22 77	0.15 50	0.11 22	0.12 27	0.11 14	0.11 29	0.24 43	0.15 41	0.25 46	0.12 24	0.29 52	0.23 96	0.16 40	1.32 49	0.80 139	0.23 24	0.17 22	0.52 88	0.20 34	0.39 40	0.76 48	0.09 17	0.15 39	0.22 55	0.25 68	0.48 127	0.23 55

AIO-Stereo	0.31 30	0.09 6	0.09 9	0.08 12	0.06 5	0.13 32	0.04 1	0.05 1	0.05 4	0.05 2	0.06 5	0.12 5	0.06 3	0.05 3	1.41 55	0.40 43	0.58 187	0.10 4	0.24 19	0.99 228	0.16 3	2.98 228	0.13 61	0.06 3	0.09 2	0.10 8	0.13 6	0.06 2

TestStereo1	0.31 30	0.22 77	0.13 26	0.12 28	0.12 27	0.12 29	0.12 35	0.24 43	0.15 41	0.25 46	0.11 22	0.35 89	0.23 96	0.15 32	1.30 46	0.83 146	0.24 26	0.18 29	0.53 92	0.18 26	0.41 43	0.96 71	0.08 13	0.14 30	0.23 57	0.24 62	0.49 129	0.23 55

SA-5K	0.31 30	0.22 77	0.13 26	0.12 28	0.12 27	0.12 29	0.12 35	0.24 43	0.15 41	0.25 46	0.11 22	0.35 89	0.23 96	0.15 32	1.30 46	0.83 146	0.24 26	0.18 29	0.53 92	0.18 26	0.41 43	0.96 71	0.08 13	0.14 30	0.23 57	0.24 62	0.49 129	0.23 55

ARAFT	0.31 30	0.18 29	0.13 26	0.15 54	0.13 34	0.13 32	0.09 24	0.20 29	0.13 31	0.36 126	0.15 39	0.33 79	0.12 30	0.26 98	1.09 20	0.40 43	0.29 57	0.24 64	0.57 106	0.15 17	0.53 68	1.71 147	0.09 17	0.14 30	0.23 57	0.15 21	0.38 79	0.18 33

CFNet	0.31 30	0.23 95	0.20 80	0.25 132	0.23 118	0.19 76	0.21 90	0.30 70	0.17 65	0.28 57	0.23 75	0.38 103	0.21 84	0.22 78	1.67 76	0.27 8	0.29 57	0.21 39	0.28 27	0.21 41	0.37 33	0.48 24	0.13 61	0.18 65	0.29 98	0.29 98	0.38 79	0.32 97

UNet	0.32 35	0.21 60	0.20 80	0.19 91	0.20 91	0.21 89	0.16 67	0.27 54	0.17 65	0.29 62	0.21 68	0.26 40	0.18 60	0.57 200	1.91 95	0.32 19	0.28 52	0.23 58	0.31 33	0.21 41	0.37 33	0.32 9	0.16 98	0.21 101	0.22 55	0.25 68	0.44 113	0.26 72

HITNet	0.32 35	0.18 29	0.15 50	0.17 71	0.17 62	0.14 43	0.11 29	0.29 64	0.19 84	0.30 69	0.20 61	0.30 59	0.19 71	0.29 113	1.46 58	0.42 48	0.31 74	0.20 36	0.38 46	0.18 26	0.67 100	1.02 77	0.12 48	0.16 45	0.20 40	0.19 38	0.39 85	0.27 75
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
HGLStereo	0.33 37	0.24 108	0.20 80	0.18 81	0.24 124	0.19 76	0.18 78	0.23 38	0.16 51	0.31 81	0.32 127	0.22 26	0.15 45	0.21 74	1.95 99	0.47 76	0.38 114	0.24 64	0.30 31	0.20 34	0.46 51	0.57 29	0.14 76	0.19 84	0.24 60	0.25 68	0.33 47	0.22 50

Occ-G	0.34 38	0.14 18	0.10 14	0.09 16	0.09 17	0.13 32	0.07 10	0.08 7	0.06 6	0.05 2	0.14 37	0.11 3	0.06 3	0.06 5	1.60 70	0.58 102	0.13 5	0.37 152	0.84 153	0.61 174	0.26 18	2.35 199	0.67 223	0.08 9	0.10 4	0.09 3	0.18 16	0.09 11

SA	0.34 38	0.22 77	0.14 45	0.14 40	0.15 42	0.16 54	0.09 24	0.34 109	0.16 51	0.31 81	0.12 24	0.44 133	0.14 39	0.21 74	1.06 15	0.92 157	0.27 46	0.30 103	0.61 120	0.24 57	0.53 68	0.90 63	0.09 17	0.18 65	0.27 81	0.29 98	0.56 148	0.27 75

RASNet	0.34 38	0.21 60	0.22 110	0.19 91	0.19 79	0.18 69	0.15 64	0.31 80	0.19 84	0.32 95	0.20 61	0.26 40	0.19 71	0.25 94	1.16 32	0.66 120	0.28 52	0.19 32	0.28 27	0.16 22	0.68 101	1.10 90	0.12 48	0.24 132	0.24 60	0.25 68	0.46 118	0.44 137

GANet	0.34 38	0.18 29	0.21 96	0.18 81	0.18 71	0.27 128	0.17 71	0.30 70	0.13 31	0.19 28	0.92 208	0.45 139	0.43 183	0.19 65	0.84 10	0.24 4	0.46 151	0.25 71	0.20 15	0.18 26	0.32 27	1.60 137	0.13 61	0.14 30	0.62 202	0.14 19	0.20 21	0.18 33

DISCO	0.34 38	0.24 108	0.17 65	0.19 91	0.21 100	0.24 114	0.33 128	0.21 32	0.21 98	0.35 111	0.26 89	0.25 35	0.17 54	0.19 65	2.16 115	0.37 32	0.30 69	0.22 48	0.44 61	0.23 53	0.31 25	0.71 42	0.15 85	0.18 65	0.24 60	0.23 53	0.40 91	0.25 64

PDISCO_ROB	0.34 38	0.24 108	0.21 96	0.22 113	0.20 91	0.19 76	0.42 150	0.24 43	0.19 84	0.29 62	0.27 98	0.25 35	0.18 60	0.18 59	1.28 45	0.45 61	0.32 78	0.33 119	0.41 54	0.26 69	0.55 74	0.70 40	0.14 76	0.21 101	0.32 118	0.30 105	0.55 146	0.31 93

raft+_RVC	0.35 44	0.19 39	0.16 56	0.15 54	0.16 54	0.13 32	0.22 93	0.30 70	0.14 36	0.28 57	0.18 52	0.28 48	0.11 22	0.19 65	1.09 20	0.79 134	0.26 42	0.17 22	0.45 70	0.42 126	0.50 57	2.07 176	0.10 27	0.14 30	0.21 45	0.18 34	0.26 36	0.20 38

MoCha-V2	0.36 45	0.10 9	0.09 9	0.06 5	0.07 9	0.17 63	0.05 5	0.07 4	0.04 1	0.07 9	0.08 9	0.12 5	0.16 46	0.05 3	2.33 127	0.49 81	0.12 3	0.56 216	0.14 6	1.01 230	0.18 6	3.35 242	0.04 1	0.05 1	0.10 4	0.09 3	0.09 1	0.05 1

HCRNet	0.36 45	0.24 108	0.13 26	0.26 142	0.12 27	0.18 69	0.13 41	0.20 29	0.09 15	0.54 185	0.20 61	0.29 52	0.11 22	0.14 27	3.99 172	0.31 17	0.24 26	0.15 16	0.26 24	0.13 12	0.27 20	0.58 31	0.13 61	0.11 19	0.14 13	0.16 23	0.37 75	0.15 22

DSFCA	0.36 45	0.25 123	0.21 96	0.21 106	0.26 136	0.23 107	0.27 116	0.23 38	0.21 98	0.22 34	0.27 98	0.26 40	0.16 46	0.15 32	1.69 81	0.64 117	0.29 57	0.27 83	0.32 37	0.24 57	0.46 51	0.81 55	0.18 113	0.21 101	0.28 87	0.29 98	0.57 155	0.45 141

DLCB_ROB	0.36 45	0.25 123	0.24 122	0.22 113	0.24 124	0.22 98	0.31 123	0.28 59	0.23 111	0.31 81	0.34 132	0.35 89	0.26 109	0.33 134	1.24 40	0.35 26	0.34 94	0.28 91	0.31 33	0.22 50	0.59 86	0.80 52	0.21 133	0.24 132	0.48 179	0.37 134	0.38 79	0.45 141

MGS-Stereo	0.37 49	0.22 77	0.15 50	0.14 40	0.13 34	0.11 14	0.12 35	0.21 32	0.12 26	0.18 26	0.13 29	0.21 24	0.16 46	0.13 22	4.27 177	0.35 26	0.28 52	0.22 48	0.35 41	0.20 34	0.41 43	0.75 46	0.12 48	0.16 45	0.20 40	0.17 28	0.27 40	0.21 47

iinet-f	0.37 49	0.24 108	0.18 74	0.20 99	0.15 42	0.22 98	0.19 82	0.22 35	0.16 51	0.38 141	0.39 144	0.27 44	0.23 96	0.17 46	1.98 102	0.49 81	0.31 74	0.21 39	0.69 134	0.36 99	0.50 57	0.92 65	0.15 85	0.18 65	0.27 81	0.20 43	0.46 118	0.26 72

IER	0.37 49	0.19 39	0.17 65	0.17 71	0.16 54	0.18 69	0.18 78	0.23 38	0.15 41	0.27 55	0.25 85	0.33 79	0.14 39	0.23 84	3.88 168	0.31 17	0.27 46	0.20 36	0.24 19	0.20 34	0.32 27	0.42 18	0.19 120	0.16 45	0.20 40	0.26 84	0.38 79	0.25 64

Sa-1000	0.37 49	0.21 60	0.14 45	0.15 54	0.17 62	0.16 54	0.11 29	0.36 135	0.18 77	0.31 81	0.15 39	0.46 146	0.18 60	0.25 94	1.18 36	0.73 128	0.32 78	0.33 119	0.66 125	0.22 50	0.69 104	1.18 100	0.09 17	0.23 124	0.34 127	0.30 105	0.51 137	0.27 75

IPLGR_C	0.37 49	0.20 48	0.21 96	0.17 71	0.21 100	0.17 63	0.28 120	0.32 92	0.26 132	0.30 69	0.31 118	0.32 71	0.18 60	0.52 178	1.07 16	0.43 52	0.36 105	0.21 39	0.51 83	0.21 41	0.51 61	1.53 130	0.12 48	0.19 84	0.50 181	0.19 38	0.58 158	0.20 38

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 49	0.26 139	0.25 132	0.23 117	0.30 157	0.21 89	0.44 158	0.28 59	0.51 201	0.37 133	0.25 85	0.36 99	0.18 60	0.29 113	2.01 105	0.33 20	0.28 52	0.22 48	0.35 41	0.24 57	0.32 27	0.64 35	0.16 98	0.19 84	0.24 60	0.42 148	0.32 46	0.32 97
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MIM_Stereo	0.38 55	0.19 39	0.15 50	0.15 54	0.14 38	0.24 114	0.13 41	0.27 54	0.11 21	0.24 41	0.22 73	0.23 29	0.13 33	0.17 46	1.24 40	1.58 213	0.25 34	0.21 39	0.54 101	0.38 109	0.49 56	2.01 171	0.09 17	0.16 45	0.18 31	0.29 98	0.35 61	0.16 23

CASnet	0.38 55	0.22 77	0.15 50	0.15 54	0.18 71	0.19 76	0.36 134	0.30 70	0.18 77	0.34 104	0.21 68	0.44 133	0.28 122	0.13 22	1.97 101	0.46 69	0.35 99	0.26 78	0.44 61	0.34 92	1.13 152	0.87 61	0.11 40	0.18 65	0.25 68	0.18 34	0.33 47	0.25 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CIPLG	0.38 55	0.20 48	0.20 80	0.17 71	0.21 100	0.17 63	0.27 116	0.32 92	0.27 139	0.30 69	0.31 118	0.32 71	0.17 54	0.53 183	1.12 23	0.44 57	0.37 108	0.21 39	0.51 83	0.23 53	0.51 61	1.59 135	0.12 48	0.19 84	0.53 186	0.18 34	0.56 148	0.20 38

ACRE	0.38 55	0.20 48	0.20 80	0.17 71	0.21 100	0.17 63	0.27 116	0.32 92	0.25 122	0.30 69	0.42 147	0.32 71	0.17 54	0.52 178	1.08 18	0.44 57	0.37 108	0.21 39	0.52 88	0.23 53	0.52 64	1.57 133	0.12 48	0.19 84	0.52 184	0.19 38	0.57 155	0.20 38

LMCR-Stereo	0.38 55	0.23 95	0.20 80	0.19 91	0.20 91	0.23 107	0.14 53	0.30 70	0.20 91	0.29 62	0.24 78	0.34 85	0.29 127	0.60 205	1.59 65	0.46 69	0.39 118	0.28 91	0.55 104	0.38 109	0.55 74	1.08 88	0.15 85	0.22 115	0.26 74	0.26 84	0.33 47	0.32 97

trnet	0.39 60	0.23 95	0.21 96	0.17 71	0.21 100	0.15 49	0.13 41	0.35 120	0.20 91	0.35 111	0.24 78	0.39 107	0.32 142	0.15 32	1.59 65	0.76 130	0.41 125	0.30 103	0.44 61	0.53 165	0.98 133	0.99 75	0.13 61	0.18 65	0.26 74	0.28 88	0.38 79	0.33 103

dd	0.39 60	0.26 139	0.15 50	0.45 201	0.17 62	0.33 154	0.21 90	0.29 64	0.14 36	0.29 62	0.15 39	0.45 139	0.14 39	0.16 40	2.98 139	0.41 47	0.38 114	0.22 48	0.53 92	0.34 92	0.37 33	0.35 12	0.17 105	0.30 160	0.29 98	0.21 46	0.40 91	0.32 97

rafts_anoy	0.39 60	0.24 108	0.20 80	0.18 81	0.20 91	0.16 54	0.24 104	0.34 109	0.15 41	0.26 52	0.23 75	0.29 52	0.14 39	0.21 74	1.59 65	0.89 155	0.36 105	0.24 64	0.51 83	0.35 96	0.59 86	1.81 155	0.11 40	0.18 65	0.28 87	0.23 53	0.25 32	0.26 72

CAS	0.40 63	0.20 48	0.14 45	0.15 54	0.16 54	0.13 32	0.43 152	0.23 38	0.23 111	0.37 133	0.28 104	0.29 52	0.30 132	0.52 178	1.74 84	0.70 126	0.39 118	0.37 152	0.37 45	0.37 103	0.77 115	1.14 95	0.12 48	0.15 39	0.25 68	0.25 68	0.29 44	0.34 111

STTStereo	0.40 63	0.28 158	0.28 155	0.24 124	0.28 152	0.23 107	0.55 177	0.25 52	0.36 172	0.29 62	0.27 98	0.35 89	0.22 89	0.27 104	2.65 134	0.33 20	0.27 46	0.25 71	0.31 33	0.22 50	0.37 33	0.69 39	0.31 175	0.19 84	0.26 74	0.31 111	0.36 63	0.40 132

AF-Net	0.40 63	0.25 123	0.25 132	0.25 132	0.30 157	0.29 136	0.65 194	0.36 135	0.30 149	0.25 46	0.31 118	0.41 117	0.21 84	0.24 88	2.18 118	0.33 20	0.25 34	0.22 48	0.40 51	0.24 57	0.59 86	0.85 58	0.22 138	0.20 93	0.28 87	0.30 105	0.43 109	0.33 103

Nwc_Net	0.40 63	0.25 123	0.25 132	0.25 132	0.30 157	0.29 136	0.65 194	0.36 135	0.30 149	0.25 46	0.31 118	0.41 117	0.21 84	0.24 88	2.18 118	0.33 20	0.25 34	0.22 48	0.40 51	0.24 57	0.59 86	0.85 58	0.22 138	0.20 93	0.28 87	0.30 105	0.43 109	0.33 103

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 67	0.17 24	0.16 56	0.15 54	0.15 42	0.14 43	0.11 29	0.29 64	0.22 103	0.28 57	0.29 109	0.26 40	0.18 60	0.17 46	3.57 156	0.54 95	0.29 57	0.24 64	0.41 54	0.21 41	0.47 54	1.45 124	0.10 27	0.14 30	0.24 60	0.36 129	0.22 27	0.28 81

raftrobust	0.41 67	0.21 60	0.22 110	0.18 81	0.20 91	0.14 43	0.17 71	0.35 120	0.15 41	0.34 104	0.21 68	0.35 89	0.14 39	0.38 150	1.56 62	0.94 163	0.30 69	0.21 39	0.78 145	0.24 57	0.65 96	1.82 156	0.20 128	0.18 65	0.28 87	0.24 62	0.28 41	0.24 60

RALAANet	0.41 67	0.23 95	0.20 80	0.17 71	0.19 79	0.18 69	0.24 104	0.28 59	0.16 51	0.24 41	0.21 68	0.32 71	0.18 60	0.30 119	1.47 60	0.42 48	0.30 69	0.25 71	0.60 115	0.34 92	0.81 119	2.50 206	0.12 48	0.20 93	0.25 68	0.24 62	0.41 94	0.23 55

IGEV-BASED-STEREO-	0.42 70	0.18 29	0.12 22	0.12 28	0.12 27	0.35 162	0.08 17	0.23 38	0.14 36	0.30 69	0.20 61	0.24 32	0.34 153	0.13 22	1.73 83	0.64 117	0.27 46	0.28 91	0.35 41	0.36 99	0.61 92	3.37 244	0.10 27	0.11 19	0.16 24	0.37 134	0.25 32	0.14 20

LL-Strereo2	0.42 70	0.18 29	0.14 45	0.12 28	0.12 27	0.10 10	0.22 93	0.29 64	0.17 65	0.30 69	0.14 37	0.25 35	0.11 22	0.34 141	1.80 87	1.07 178	0.24 26	0.17 22	0.42 58	0.20 34	0.81 119	3.01 233	0.12 48	0.14 30	0.24 60	0.19 38	0.25 32	0.17 29

raft_robust	0.42 70	0.23 95	0.16 56	0.20 99	0.17 62	0.16 54	0.14 53	0.42 167	0.18 77	0.41 154	0.15 39	0.38 103	0.24 101	0.27 104	1.56 62	1.16 187	0.32 78	0.33 119	0.92 163	0.37 103	0.75 112	1.25 107	0.11 40	0.25 137	0.31 109	0.34 122	0.37 75	0.29 83

sAnonymous2	0.42 70	0.22 77	0.17 65	0.16 63	0.17 62	0.22 98	0.17 71	0.38 146	0.26 132	0.28 57	0.26 89	0.33 79	0.32 142	0.16 40	1.63 73	0.61 109	0.40 122	0.36 147	0.81 149	0.39 119	1.05 139	1.36 115	0.15 85	0.22 115	0.30 102	0.35 125	0.33 47	0.35 115

CroCo_RVC	0.42 70	0.22 77	0.17 65	0.16 63	0.17 62	0.22 98	0.17 71	0.38 146	0.26 132	0.28 57	0.26 89	0.33 79	0.32 142	0.16 40	1.63 73	0.61 109	0.40 122	0.36 147	0.81 149	0.39 119	1.05 139	1.36 115	0.15 85	0.22 115	0.30 102	0.35 125	0.33 47	0.35 115

RALCasStereoNet	0.42 70	0.24 108	0.21 96	0.20 99	0.20 91	0.16 54	0.26 113	0.32 92	0.15 41	0.30 69	0.20 61	0.31 63	0.16 46	0.27 104	1.17 34	1.54 210	0.33 86	0.23 58	0.38 46	0.43 131	0.62 93	2.34 198	0.12 48	0.18 65	0.26 74	0.25 68	0.25 32	0.27 75

APVNet	0.42 70	0.27 149	0.20 80	0.24 124	0.27 144	0.28 133	0.26 113	0.32 92	0.22 103	0.26 52	0.31 118	0.30 59	0.17 54	0.27 104	2.45 130	0.51 86	0.45 149	0.34 132	0.67 126	0.33 90	0.56 77	1.03 85	0.16 98	0.29 154	0.29 98	0.25 68	0.45 117	0.31 93

psm_up	0.42 70	0.26 139	0.28 155	0.28 151	0.27 144	0.27 128	0.41 148	0.36 135	0.32 159	0.29 62	0.24 78	0.41 117	0.26 109	0.50 176	1.90 94	0.36 29	0.35 99	0.31 113	0.70 135	0.37 103	0.52 64	0.75 46	0.16 98	0.29 154	0.33 122	0.37 134	0.40 91	0.33 103

CREStereo	0.42 70	0.23 95	0.21 96	0.18 81	0.17 62	0.15 49	0.11 29	0.36 135	0.24 116	0.36 126	0.28 104	0.40 111	0.40 175	0.17 46	1.46 58	0.96 165	0.47 157	0.26 78	0.44 61	0.52 161	1.14 153	1.16 98	0.13 61	0.19 84	0.26 74	0.28 88	0.37 75	0.32 97
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
iResNet_ROB	0.42 70	0.23 95	0.21 96	0.22 113	0.19 79	0.22 98	0.24 104	0.48 193	0.18 77	0.36 126	0.24 78	0.34 85	0.30 132	0.23 84	2.91 137	0.46 69	0.32 78	0.24 64	0.67 126	0.19 31	0.81 119	0.58 31	0.15 85	0.25 137	0.27 81	0.26 84	0.50 134	0.30 89

DN-CSS_ROB	0.42 70	0.22 77	0.25 132	0.23 117	0.26 136	0.17 63	0.23 100	0.42 167	0.20 91	0.39 146	0.41 146	0.40 111	0.27 118	0.32 131	2.02 107	0.43 52	0.32 78	0.23 58	0.93 165	0.25 65	0.98 133	0.79 51	0.15 85	0.32 167	0.24 60	0.23 53	0.42 102	0.30 89

UDGNet	0.43 81	0.30 167	0.23 119	0.55 209	0.45 204	0.50 199	0.44 158	0.31 80	0.22 103	0.27 55	0.29 109	0.31 63	0.13 33	0.68 215	1.27 44	0.45 61	0.34 94	0.25 71	0.67 126	0.25 65	0.66 97	1.15 96	0.41 195	0.17 62	0.34 127	0.32 116	0.42 102	0.29 83

RAFT + AFF	0.43 81	0.12 14	0.10 14	0.13 36	0.07 9	0.11 14	0.30 122	0.17 23	0.11 21	0.19 28	0.10 14	0.28 48	0.09 15	0.12 19	7.26 242	0.34 25	0.22 21	0.12 9	0.34 38	0.11 7	0.41 43	0.26 6	0.07 9	0.11 19	0.16 24	0.13 16	0.14 9	0.09 11

CES	0.44 83	0.20 48	0.17 65	0.14 40	0.19 79	0.16 54	0.22 93	0.54 209	0.25 122	0.30 69	0.35 137	0.41 117	0.38 170	0.56 191	1.66 75	0.80 139	0.53 176	0.47 190	0.35 41	0.42 126	1.04 138	1.23 105	0.15 85	0.15 39	0.27 81	0.21 46	0.29 44	0.33 103

GLC_STEREO	0.44 83	0.23 95	0.25 132	0.20 99	0.21 100	0.19 76	0.19 82	0.38 146	0.16 51	0.34 104	0.25 85	0.31 63	0.17 54	0.16 40	3.59 159	0.53 90	0.41 125	0.27 83	0.46 72	0.38 109	0.90 127	0.78 50	0.13 61	0.18 65	0.25 68	0.19 38	0.49 129	0.25 64

GMOStereo	0.44 83	0.20 48	0.16 56	0.16 63	0.18 71	0.32 149	0.43 152	0.35 120	0.17 65	0.35 111	0.15 39	0.31 63	0.22 89	0.17 46	1.68 77	0.92 157	0.29 57	0.33 119	0.53 92	0.38 109	0.58 81	2.66 210	0.10 27	0.18 65	0.31 109	0.25 68	0.41 94	0.22 50

error version	0.44 83	0.20 48	0.16 56	0.16 63	0.18 71	0.32 149	0.43 152	0.35 120	0.17 65	0.35 111	0.15 39	0.31 63	0.22 89	0.17 46	1.68 77	0.92 157	0.29 57	0.33 119	0.53 92	0.38 109	0.58 81	2.66 210	0.10 27	0.18 65	0.31 109	0.25 68	0.41 94	0.22 50

test-v	0.44 83	0.20 48	0.16 56	0.16 63	0.18 71	0.32 149	0.43 152	0.35 120	0.17 65	0.35 111	0.15 39	0.31 63	0.22 89	0.17 46	1.68 77	0.92 157	0.29 57	0.33 119	0.53 92	0.38 109	0.58 81	2.66 210	0.10 27	0.18 65	0.31 109	0.25 68	0.41 94	0.22 50

test-2	0.44 83	0.20 48	0.16 56	0.16 63	0.18 71	0.32 149	0.43 152	0.35 120	0.17 65	0.35 111	0.15 39	0.31 63	0.22 89	0.17 46	1.68 77	0.92 157	0.29 57	0.33 119	0.53 92	0.38 109	0.58 81	2.66 210	0.10 27	0.18 65	0.31 109	0.25 68	0.41 94	0.22 50

4D-IteraStereo	0.45 89	0.19 39	0.24 122	0.17 71	0.18 71	0.14 43	0.14 53	0.33 104	0.17 65	0.33 102	0.18 52	0.39 107	0.13 33	0.33 134	1.77 85	1.69 220	0.27 46	0.30 103	0.51 83	0.37 103	0.91 129	2.13 181	0.13 61	0.20 93	0.21 45	0.22 49	0.41 94	0.19 36

AACVNet	0.45 89	0.26 139	0.21 96	0.27 144	0.29 156	0.26 122	0.32 126	0.30 70	0.21 98	0.31 81	0.30 114	0.33 79	0.19 71	0.36 146	3.76 163	0.44 57	0.33 86	0.26 78	0.41 54	0.27 73	0.46 51	0.71 42	0.20 128	0.22 115	0.30 102	0.31 111	0.42 102	0.37 123

TANstereo	0.45 89	0.22 77	0.20 80	0.21 106	0.22 111	0.22 98	0.12 35	0.27 54	0.22 103	0.32 95	0.26 89	0.27 44	0.26 109	0.24 88	1.59 65	0.80 139	0.44 143	0.41 173	0.67 126	0.40 122	1.07 146	1.35 113	0.48 208	0.18 65	0.18 31	0.25 68	1.00 214	0.25 64

XX-TBD	0.45 89	0.22 77	0.20 80	0.21 106	0.22 111	0.22 98	0.12 35	0.27 54	0.22 103	0.32 95	0.26 89	0.27 44	0.26 109	0.24 88	1.59 65	0.80 139	0.44 143	0.41 173	0.67 126	0.40 122	1.07 146	1.35 113	0.48 208	0.18 65	0.18 31	0.25 68	1.00 214	0.25 64

PMTNet	0.45 89	0.24 108	0.22 110	0.18 81	0.18 71	0.15 49	0.33 128	0.31 80	0.24 116	0.37 133	0.25 85	0.39 107	0.38 170	0.18 59	1.77 85	1.07 178	0.46 151	0.27 83	0.57 106	0.44 141	1.15 155	1.31 111	0.14 76	0.16 45	0.40 156	0.30 105	0.33 47	0.37 123

BEATNet_4x	0.45 89	0.24 108	0.19 77	0.20 99	0.21 100	0.20 86	0.31 123	0.31 80	0.27 139	0.35 111	0.22 73	0.37 100	0.24 101	0.33 134	2.17 117	0.58 102	0.55 184	0.50 201	0.49 74	0.23 53	0.96 131	1.57 133	0.14 76	0.26 143	0.24 60	0.25 68	0.42 102	0.33 103

stereogan	0.45 89	0.34 177	0.32 174	0.33 170	0.38 189	0.36 165	0.35 132	0.36 135	0.33 164	0.30 69	0.31 118	0.47 149	0.31 137	0.27 104	1.84 92	0.43 52	0.32 78	0.25 71	0.45 70	0.31 82	0.45 49	1.68 144	0.24 146	0.26 143	0.30 102	0.33 119	0.58 158	0.39 131

DMCA-RVC	0.46 96	0.21 60	0.23 119	0.31 164	0.28 152	0.19 76	0.75 204	0.34 109	0.31 154	0.32 95	1.07 216	0.31 63	0.16 46	0.29 113	3.57 156	0.36 29	0.29 57	0.25 71	0.27 26	0.30 80	0.40 41	0.46 22	0.19 120	0.29 154	0.35 129	0.22 49	0.36 63	0.27 75

PS-NSSS	0.46 96	0.38 193	0.26 144	0.42 193	0.31 163	0.38 172	0.47 162	0.34 109	0.20 91	0.36 126	0.24 78	0.84 205	0.26 109	0.41 156	2.16 115	0.37 32	0.35 99	0.23 58	0.57 106	0.21 41	0.43 47	0.59 33	0.52 212	0.21 101	0.33 122	0.31 111	0.87 200	0.36 120

IGEV-Stereo++	0.47 98	0.10 9	0.07 5	0.07 9	0.07 9	0.09 9	0.05 5	0.07 4	0.07 11	0.06 6	0.10 14	0.15 14	0.07 8	0.14 27	2.21 121	1.32 196	0.11 1	0.66 232	0.57 106	1.24 248	0.57 80	3.18 236	1.20 246	0.06 3	0.09 2	0.09 3	0.19 18	0.08 6

RP	0.47 98	0.29 163	0.34 177	0.31 164	0.31 163	0.29 136	0.52 169	0.34 109	0.33 164	0.23 35	0.35 137	0.38 103	0.26 109	0.25 94	3.84 165	0.33 20	0.30 69	0.22 48	0.34 38	0.24 57	0.30 22	1.02 77	0.19 120	0.25 137	0.30 102	0.32 116	0.53 141	0.37 123

LoS_RVC	0.48 100	0.25 123	0.21 96	0.11 22	0.19 79	0.13 32	0.13 41	0.24 43	0.25 122	0.38 141	0.26 89	0.37 100	0.34 153	0.22 78	3.48 152	0.79 134	0.41 125	0.43 176	0.60 115	0.29 76	1.05 139	1.41 120	0.14 76	0.16 45	0.28 87	0.23 53	0.26 36	0.29 83

tt_ll	0.48 100	0.25 123	0.21 96	0.11 22	0.19 79	0.13 32	0.13 41	0.24 43	0.25 122	0.38 141	0.26 89	0.37 100	0.34 153	0.22 78	3.48 152	0.79 134	0.41 125	0.43 176	0.60 115	0.29 76	1.05 139	1.41 120	0.14 76	0.16 45	0.28 87	0.23 53	0.26 36	0.29 83

CREStereo++_RVC	0.48 100	0.22 77	0.22 110	0.17 71	0.21 100	0.15 49	0.24 104	0.34 109	0.20 91	0.35 111	0.20 61	0.32 71	0.32 142	0.17 46	1.41 55	0.81 143	0.39 118	0.26 78	0.56 105	0.36 99	1.07 146	1.45 124	0.13 61	0.17 62	0.28 87	0.27 87	2.29 258	0.31 93
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
iResNetv2_ROB	0.48 100	0.24 108	0.18 74	0.27 144	0.21 100	0.24 114	0.20 84	0.49 197	0.19 84	0.36 126	0.29 109	0.43 129	0.27 118	0.26 98	3.54 155	0.43 52	0.33 86	0.22 48	0.85 155	0.27 73	1.29 169	0.62 34	0.17 105	0.31 164	0.28 87	0.25 68	0.57 155	0.27 75

HSM	0.48 100	0.24 108	0.24 122	0.26 142	0.26 136	0.21 89	0.24 104	0.41 159	0.20 91	0.31 81	0.30 114	0.41 117	0.25 104	0.22 78	4.49 184	0.40 43	0.35 99	0.23 58	0.52 88	0.32 87	0.77 115	0.65 37	0.15 85	0.23 124	0.31 109	0.32 116	0.44 113	0.34 111

test_4	0.49 105	0.17 24	0.17 65	0.14 40	0.15 42	0.12 29	0.40 143	0.24 43	0.15 41	0.31 81	0.29 109	0.28 48	0.13 33	0.35 143	2.02 107	1.85 228	0.25 34	0.29 99	0.39 50	0.31 82	0.54 72	1.54 132	0.10 27	0.16 45	0.29 98	0.88 210	0.91 204	0.85 186

SACVNet	0.49 105	0.30 167	0.27 151	0.28 151	0.30 157	0.27 128	0.36 134	0.37 144	0.29 144	0.35 111	0.28 104	0.35 89	0.26 109	0.38 150	2.96 138	0.45 61	0.39 118	0.29 99	0.58 112	0.30 80	0.75 112	1.37 117	0.20 128	0.27 149	0.37 139	0.35 125	0.46 118	0.37 123

CFNet_pseudo	0.49 105	0.24 108	0.24 122	0.27 144	0.25 131	0.23 107	0.17 71	0.31 80	0.19 84	0.37 133	0.30 114	0.43 129	0.28 122	0.23 84	4.31 178	0.45 61	0.32 78	0.24 64	1.02 170	0.20 34	0.52 64	0.70 40	0.40 191	0.21 101	0.28 87	0.29 98	0.36 63	0.35 115

sCroCo_RVC	0.49 105	0.21 60	0.17 65	0.15 54	0.16 54	0.21 89	0.15 64	0.32 92	0.32 159	0.36 126	0.24 78	0.44 133	0.46 187	0.15 32	1.40 54	1.09 182	0.46 151	0.40 170	0.67 126	0.43 131	1.53 196	2.17 186	0.15 85	0.24 132	0.30 102	0.30 105	0.49 129	0.32 97

RYNet	0.49 105	0.11 13	0.10 14	0.08 12	0.09 17	0.10 10	0.07 10	0.13 16	0.18 77	0.10 14	0.10 14	0.14 11	0.08 12	0.08 9	9.32 262	0.37 32	0.14 7	0.22 48	0.17 11	0.10 5	0.20 10	0.13 1	0.16 98	0.10 15	0.14 13	0.45 158	0.24 30	0.13 17

MyStereo04	0.50 110	0.28 158	0.27 151	0.23 117	0.24 124	0.19 76	0.22 93	0.38 146	0.29 144	0.64 212	0.28 104	0.48 157	0.19 71	0.35 143	1.48 61	0.65 119	0.37 108	0.27 83	1.22 187	0.50 159	1.12 150	1.26 108	0.44 199	0.30 160	0.39 152	0.50 172	0.55 146	0.30 89

NCC-stereo	0.50 110	0.33 174	0.31 168	0.31 164	0.33 167	0.31 144	0.58 182	0.41 159	0.40 179	0.24 41	0.37 140	0.40 111	0.36 161	0.28 110	3.38 148	0.37 32	0.31 74	0.32 115	0.44 61	0.44 141	0.50 57	0.94 67	0.28 160	0.25 137	0.38 147	0.44 155	0.46 118	0.44 137

Abc-Net	0.50 110	0.33 174	0.31 168	0.31 164	0.33 167	0.31 144	0.58 182	0.41 159	0.40 179	0.24 41	0.37 140	0.40 111	0.36 161	0.28 110	3.38 148	0.37 32	0.31 74	0.32 115	0.44 61	0.44 141	0.50 57	0.94 67	0.28 160	0.25 137	0.38 147	0.44 155	0.46 118	0.44 137
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS	0.51 113	0.23 95	0.17 65	0.19 91	0.20 91	0.19 76	0.14 53	0.77 230	0.27 139	0.50 175	0.45 150	0.54 169	0.47 189	0.23 84	2.11 114	0.86 153	0.57 186	0.42 175	0.62 121	0.41 124	1.28 166	1.52 128	0.16 98	0.18 65	0.36 135	0.29 98	0.33 47	0.35 115
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousdsp	0.52 114	0.12 14	0.12 22	0.12 28	0.10 19	0.13 32	0.07 10	0.16 20	0.09 15	0.15 19	2.52 259	0.16 15	0.09 15	0.10 14	1.84 92	1.32 196	0.23 24	0.15 16	0.41 54	1.16 243	0.31 25	3.07 235	1.01 244	0.10 15	0.14 13	0.09 3	0.24 30	0.10 14

GANetREF_RVC	0.52 114	0.40 200	0.39 192	0.38 184	0.36 183	0.36 165	0.34 130	0.51 203	0.43 186	0.48 172	0.27 98	0.75 196	0.44 185	0.29 113	1.30 46	0.46 69	1.06 223	0.34 132	0.63 122	0.39 119	0.90 127	0.80 52	0.31 175	0.41 185	0.45 168	0.40 142	0.65 171	0.52 154
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
AE-Stereo	0.53 116	0.23 95	0.26 144	0.24 124	0.24 124	0.19 76	0.20 84	0.30 70	0.21 98	0.34 104	0.16 50	0.45 139	0.28 122	0.22 78	1.34 51	1.14 185	0.42 134	0.35 146	0.60 115	0.76 201	1.06 145	2.89 223	0.16 98	0.27 149	0.35 129	0.86 208	0.46 118	0.28 81

GEStereo_RVC	0.53 116	0.27 149	0.34 177	0.27 144	0.27 144	0.31 144	0.53 171	0.41 159	0.25 122	0.35 111	0.28 104	0.41 117	0.25 104	0.30 119	1.92 96	0.74 129	0.50 166	0.37 152	0.92 163	0.38 109	0.93 130	2.15 182	0.21 133	0.37 177	0.32 118	0.31 111	0.51 137	0.48 150

ADLNet	0.53 116	0.26 139	0.18 74	0.21 106	0.21 100	0.24 114	0.20 84	0.30 70	0.17 65	0.23 35	0.23 75	0.63 182	0.19 71	0.48 169	6.74 229	0.39 41	0.29 57	0.21 39	0.26 24	0.21 41	0.37 33	0.93 66	0.19 120	0.15 39	0.25 68	0.28 88	0.34 57	0.24 60

GCAP-BAT	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 191	1.12 23	1.06 171	3.67 268	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 178	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 173

test_for_model	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 191	1.12 23	1.06 171	3.67 268	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 178	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 173

testlalala2	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 191	1.12 23	1.06 171	3.67 268	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 178	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 173

testlalala	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 191	1.12 23	1.06 171	3.67 268	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 178	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 173

testlalala_base	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 191	1.12 23	1.06 171	3.67 268	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 178	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 173

SPstereo	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 191	1.12 23	1.06 171	3.67 268	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 178	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 173

ICVP	0.54 119	0.25 123	0.31 168	0.25 132	0.25 131	0.26 122	0.37 138	0.31 80	0.25 122	0.37 133	0.31 118	0.41 117	0.30 132	0.25 94	2.81 136	0.62 114	0.50 166	0.77 246	0.59 113	0.45 151	0.98 133	1.93 162	0.33 183	0.26 143	0.31 109	0.36 129	0.39 85	0.34 111
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT-Stereo + iAFF	0.54 119	0.21 60	0.20 80	0.16 63	0.21 100	0.26 122	0.56 179	0.29 64	0.16 51	0.33 102	0.15 39	0.45 139	0.22 89	0.18 59	5.69 212	0.38 37	0.26 42	0.15 16	0.53 92	0.31 82	0.73 110	1.77 153	0.11 40	0.19 84	0.26 74	0.21 46	0.47 124	0.20 38

AFF-stereo	0.54 119	0.20 48	0.16 56	0.14 40	0.16 54	0.23 107	0.53 171	0.24 43	0.14 36	0.29 62	0.13 29	0.42 125	0.11 22	0.15 32	5.96 217	0.42 48	0.26 42	0.20 36	0.50 82	0.25 65	0.83 122	1.97 167	0.09 17	0.16 45	0.21 45	0.20 43	0.43 109	0.16 23

RGC	0.54 119	0.37 186	0.47 203	0.35 175	0.38 189	0.41 181	0.36 134	0.37 144	0.39 176	0.32 95	0.46 152	0.42 125	0.42 180	0.35 143	3.29 147	0.38 37	0.36 105	0.28 91	0.49 74	0.35 96	0.72 108	1.21 103	0.25 148	0.30 160	0.39 152	0.46 163	0.53 141	0.53 157

CFNet_RVC	0.54 119	0.27 149	0.24 122	0.25 132	0.25 131	0.25 119	0.22 93	0.27 54	0.19 84	0.30 69	0.31 118	0.34 85	0.18 60	0.33 134	5.54 208	0.48 80	0.53 176	0.24 64	0.86 158	0.24 57	0.63 94	0.76 48	0.19 120	0.35 170	0.31 109	0.31 111	0.42 102	0.34 111

FADNet-RVC	0.55 130	0.25 123	0.26 144	0.27 144	0.27 144	0.23 107	0.59 187	0.33 104	0.24 116	0.34 104	0.26 89	0.43 129	0.29 127	0.30 119	5.05 194	0.44 57	0.41 125	0.27 83	0.74 141	0.43 131	0.69 104	0.94 67	0.21 133	0.28 153	0.35 129	0.33 119	0.34 57	0.42 136

FADNet	0.56 131	0.27 149	0.24 122	0.29 156	0.26 136	0.27 128	0.47 162	0.36 135	0.24 116	0.35 111	0.34 132	0.38 103	0.28 122	0.28 110	5.03 192	0.43 52	0.33 86	0.34 132	0.70 135	0.44 141	0.66 97	0.98 74	0.19 120	0.23 124	0.40 156	0.41 145	0.37 75	0.44 137

DeepPruner_ROB	0.56 131	0.25 123	0.26 144	0.25 132	0.28 152	0.26 122	1.00 222	0.32 92	0.25 122	0.37 133	0.38 143	0.35 89	0.25 104	0.31 127	3.86 166	0.71 127	0.35 99	0.30 103	0.53 92	0.25 65	1.34 172	1.26 108	0.23 142	0.24 132	0.30 102	0.44 155	0.47 124	0.31 93

XPNet_ROB	0.56 131	0.41 202	0.30 163	0.27 144	0.33 167	0.33 154	0.38 139	0.28 59	0.32 159	0.32 95	0.42 147	1.18 217	0.25 104	0.32 131	3.03 141	0.53 90	0.66 203	0.30 103	0.43 59	0.34 92	0.75 112	1.60 137	0.26 151	0.27 149	0.32 118	0.35 125	0.76 192	0.48 150

CASS	0.57 134	0.27 149	0.28 155	0.33 170	0.28 152	0.30 139	0.88 214	0.40 154	0.30 149	0.47 168	0.51 162	0.48 157	0.37 166	0.17 46	1.95 99	0.67 122	0.77 213	0.46 186	0.80 148	0.29 76	1.68 210	1.65 141	0.18 113	0.23 124	0.46 175	0.34 122	0.53 141	0.46 146
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.57 134	0.28 158	0.28 155	0.30 159	0.24 124	0.18 69	0.14 53	0.36 135	0.25 122	0.38 141	0.24 78	0.40 111	0.39 173	0.17 46	1.26 43	1.10 183	0.48 160	0.27 83	0.72 139	0.37 103	1.49 190	1.74 149	0.13 61	0.20 93	0.44 165	0.47 167	2.18 255	0.86 187

UCFNet_RVC	0.57 134	0.37 186	0.27 151	0.30 159	0.32 165	0.28 133	0.32 126	0.30 70	0.23 111	0.35 111	0.27 98	0.52 167	0.26 109	0.34 141	5.19 196	0.46 69	0.32 78	0.25 71	1.03 171	0.26 69	0.73 110	0.84 57	0.45 201	0.23 124	0.37 139	0.33 119	0.36 63	0.45 141

PWCDC_ROB	0.57 134	0.19 39	0.20 80	0.17 71	0.27 144	0.22 98	0.25 112	0.22 35	0.54 205	0.16 24	0.43 149	0.32 71	1.19 221	0.47 168	5.41 204	0.50 85	0.34 94	0.28 91	0.38 46	0.27 73	0.68 101	1.28 110	0.25 148	0.31 164	0.19 36	0.29 98	0.26 36	0.36 120

test-3	0.58 138	0.22 77	0.22 110	0.18 81	0.22 111	0.21 89	0.20 84	0.40 154	0.17 65	0.35 111	0.18 52	0.44 133	0.20 82	0.19 65	2.28 123	1.72 223	0.33 86	0.30 103	1.28 196	0.44 141	1.16 157	2.16 184	0.11 40	0.21 101	0.45 168	0.23 53	0.56 148	1.19 209

test_1	0.58 138	0.22 77	0.22 110	0.18 81	0.22 111	0.21 89	0.20 84	0.40 154	0.17 65	0.34 104	0.18 52	0.44 133	0.20 82	0.19 65	2.28 123	1.73 225	0.33 86	0.30 103	1.27 194	0.44 141	1.16 157	2.16 184	0.11 40	0.21 101	0.45 168	0.23 53	0.56 148	1.19 209

test_3	0.58 138	0.22 77	0.22 110	0.18 81	0.22 111	0.21 89	0.20 84	0.41 159	0.18 77	0.36 126	0.19 57	0.45 139	0.22 89	0.19 65	2.28 123	1.72 223	0.33 86	0.31 113	1.27 194	0.44 141	1.15 155	2.15 182	0.11 40	0.22 115	0.47 176	0.28 88	0.59 163	1.20 211

MLCV	0.58 138	0.25 123	0.25 132	0.37 181	0.34 171	0.35 162	0.55 177	0.46 187	0.46 194	0.53 182	0.79 196	0.64 185	0.41 176	0.29 113	1.32 49	1.41 202	0.49 164	0.30 103	1.29 200	0.29 76	1.28 166	1.37 117	0.23 142	0.41 185	0.36 135	0.36 129	0.49 129	0.35 115

GES	0.59 142	0.24 108	0.20 80	0.21 106	0.23 118	0.27 128	0.51 168	0.34 109	0.31 154	0.35 111	0.29 109	0.32 71	0.23 96	0.22 78	3.28 146	0.59 105	0.38 114	0.28 91	1.15 181	0.33 90	1.12 150	1.17 99	0.18 113	0.26 143	0.28 87	0.24 62	0.58 158	2.30 234

PA-Net	0.59 142	0.36 182	0.38 190	0.25 132	0.38 189	0.26 122	0.46 161	0.33 104	0.36 172	0.30 69	0.36 139	0.30 59	0.32 142	0.49 174	3.68 161	0.51 86	0.26 42	0.29 99	0.34 38	0.31 82	0.40 41	0.95 70	0.59 215	0.27 149	0.33 122	0.77 201	0.35 61	2.26 233
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dad	0.60 144	0.29 163	0.21 96	0.64 224	0.32 165	0.42 184	0.96 221	0.58 214	0.19 84	0.44 161	0.19 57	0.50 161	0.43 183	0.18 59	3.95 170	0.53 90	0.42 134	0.27 83	0.77 143	0.32 87	0.56 77	0.56 27	0.19 120	0.35 170	0.57 191	0.24 62	1.25 223	0.83 183

FADNet-RVC-Resample	0.60 144	0.31 171	0.59 223	0.28 151	0.45 204	0.22 98	0.43 152	0.39 151	0.32 159	0.44 161	0.30 114	0.46 146	0.46 187	0.44 164	4.75 189	0.52 88	0.42 134	0.43 176	0.59 113	0.64 183	0.54 72	1.24 106	0.30 169	0.38 180	0.31 109	0.39 140	0.33 47	0.41 133

NCCL2	0.60 144	0.36 182	0.32 174	0.30 159	0.40 194	0.26 122	0.52 169	0.35 120	0.32 159	0.41 154	0.33 130	0.41 117	0.25 104	0.54 186	4.15 175	0.59 105	0.42 134	0.32 115	0.40 51	0.32 87	0.79 117	1.41 120	0.41 195	0.35 170	0.45 168	0.45 158	0.75 188	0.53 157

Any-RAFT	0.61 147	0.22 77	0.33 176	0.24 124	0.22 111	0.20 86	0.18 78	0.41 159	0.25 122	0.40 150	1.13 218	0.51 164	0.32 142	0.36 146	1.24 40	0.85 150	0.65 202	0.37 152	1.31 202	0.42 126	2.23 246	1.86 160	0.18 113	0.21 101	0.44 165	0.54 185	0.44 113	0.83 183

Anonymous3	0.61 147	0.30 167	0.24 122	0.21 106	0.27 144	0.28 133	0.22 93	0.50 200	0.35 168	0.37 133	0.27 98	0.76 197	0.54 193	0.52 178	2.02 107	1.89 230	0.52 171	0.46 186	0.96 167	0.58 170	1.27 164	1.94 164	0.20 128	0.23 124	0.37 139	0.41 145	0.54 145	0.37 123

IGEV-Stereo+	0.62 149	0.72 232	0.08 7	0.12 28	0.10 19	0.34 156	0.08 17	0.20 29	0.12 26	0.30 69	0.96 213	0.21 24	0.37 166	0.13 22	2.18 118	1.69 220	0.21 20	0.28 91	0.77 143	1.07 236	0.69 104	3.68 259	0.80 234	0.10 15	0.14 13	1.16 223	0.15 12	0.12 16

NVstereo2D	0.63 150	0.25 123	0.22 110	0.29 156	0.26 136	0.34 156	0.35 132	0.30 70	0.22 103	0.39 146	0.32 127	0.27 44	0.16 46	0.43 160	9.07 260	0.45 61	0.34 94	0.28 91	0.38 46	0.21 41	0.37 33	0.51 25	0.30 169	0.22 115	0.32 118	0.25 68	0.28 41	0.25 64

anonymousdsp2	0.65 151	0.21 60	0.17 65	0.14 40	0.13 34	0.16 54	0.12 35	0.28 59	0.13 31	0.25 46	2.91 262	0.24 32	0.13 33	0.29 113	2.31 126	1.62 218	0.28 52	0.33 119	0.48 73	1.22 245	0.45 49	3.20 237	0.94 239	0.55 212	0.21 45	0.17 28	0.44 113	0.18 33

iResNet	0.65 151	0.26 139	0.27 151	0.37 181	0.40 194	0.43 185	0.41 148	0.47 190	0.31 154	0.56 187	0.72 187	0.74 194	0.74 207	0.19 65	1.94 98	1.69 220	0.41 125	0.37 152	1.54 214	0.58 170	1.64 204	1.15 96	0.21 133	0.51 202	0.35 129	0.40 142	0.59 163	0.41 133

AMNet	0.66 153	0.59 227	0.56 218	0.59 216	0.59 219	0.66 220	0.58 182	0.45 183	0.53 203	0.52 178	0.68 183	0.76 197	0.41 176	0.90 225	1.37 53	0.85 150	0.71 206	0.66 232	0.63 122	0.62 178	0.79 117	0.66 38	0.39 189	0.60 221	0.57 191	0.68 195	0.70 179	0.77 173

ETE_ROB	0.66 153	0.48 212	0.31 168	0.36 177	0.38 189	0.40 176	0.49 164	0.33 104	0.49 199	0.40 150	0.60 168	1.36 224	0.29 127	0.41 156	3.00 140	0.53 90	1.01 220	0.34 132	0.71 138	0.42 126	1.03 137	1.59 135	0.28 160	0.32 167	0.40 156	0.45 158	0.75 188	0.56 160

LALA_ROB	0.66 153	0.52 217	0.34 177	0.33 170	0.36 183	0.41 181	0.44 158	0.35 120	0.40 179	0.46 166	0.60 168	1.31 221	0.29 127	0.40 155	3.95 170	0.47 76	0.53 176	0.38 163	0.60 115	0.41 124	0.89 126	1.73 148	0.25 148	0.33 169	0.38 147	0.43 153	0.81 196	0.57 162

GANet-ADL	0.67 156	0.27 149	0.28 155	0.29 156	0.30 157	0.34 156	0.61 189	0.35 120	0.27 139	0.62 205	1.02 215	0.43 129	0.30 132	0.30 119	1.92 96	1.08 180	0.54 180	0.37 152	1.16 182	0.85 212	1.37 176	2.98 228	0.20 128	0.26 143	0.33 122	0.50 172	0.69 177	0.45 141

RTSC	0.69 157	0.26 139	0.30 163	0.24 124	0.27 144	0.30 139	0.50 165	0.35 120	0.34 167	0.44 161	0.46 152	0.35 89	0.28 122	0.31 127	7.03 235	0.69 123	0.52 171	0.47 190	0.76 142	0.38 109	0.84 123	1.10 90	0.18 113	0.37 177	0.33 122	0.34 122	0.50 134	0.63 168

cross-raft	0.70 158	0.26 139	0.24 122	0.22 113	0.23 118	0.40 176	0.21 90	0.43 175	0.26 132	0.48 172	0.45 150	0.44 133	0.31 137	0.44 164	1.82 91	1.88 229	0.42 134	0.34 132	1.30 201	0.78 203	1.97 231	3.53 253	0.18 113	0.21 101	0.47 176	0.45 158	0.42 102	0.67 171

pcwnet_v2	0.70 158	0.27 149	0.31 168	0.31 164	0.34 171	0.30 139	0.26 113	0.34 109	0.25 122	0.50 175	0.40 145	1.84 240	0.41 176	0.32 131	5.63 211	0.61 109	0.38 114	0.30 103	1.11 177	0.26 69	0.88 125	1.09 89	0.57 213	0.25 137	0.36 135	0.36 129	0.51 137	0.87 188

AEACV	0.71 160	0.17 24	0.11 18	0.09 16	0.08 14	0.15 49	0.08 17	0.08 7	0.06 6	0.07 9	0.07 7	0.13 7	0.08 12	0.21 74	4.08 173	3.29 270	0.16 10	0.82 252	0.73 140	1.51 256	0.70 107	4.15 269	0.95 240	0.08 9	0.11 8	0.92 212	0.15 12	0.08 6

R-Stereo Train	0.71 160	0.25 123	0.26 144	0.24 124	0.19 79	0.25 119	0.14 53	0.34 109	0.30 149	0.52 178	0.65 175	0.45 139	0.32 142	0.53 183	4.42 180	1.58 213	0.58 187	0.51 204	1.26 191	0.64 183	1.51 192	2.41 201	0.14 76	0.21 101	0.37 139	0.42 148	0.36 63	0.46 146

RAFT-Stereo	0.71 160	0.25 123	0.26 144	0.24 124	0.19 79	0.25 119	0.14 53	0.34 109	0.30 149	0.52 178	0.65 175	0.45 139	0.32 142	0.53 183	4.42 180	1.58 213	0.58 187	0.51 204	1.26 191	0.64 183	1.51 192	2.41 201	0.14 76	0.21 101	0.37 139	0.42 148	0.36 63	0.46 146
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CC-Net-ROB	0.71 160	0.61 229	0.40 193	0.82 230	0.61 222	0.84 228	0.72 202	0.43 175	0.31 154	0.47 168	0.33 130	1.47 229	0.76 209	0.64 212	2.54 131	0.42 48	0.45 149	0.33 119	2.71 227	0.31 82	0.53 68	0.64 35	0.96 242	0.29 154	0.42 160	0.37 134	0.39 85	0.53 157

AnonymousM	0.72 164	0.19 39	0.13 26	0.13 36	0.11 23	0.32 149	0.08 17	0.35 120	0.23 111	0.31 81	0.64 174	0.29 52	0.32 142	0.67 213	1.61 71	0.94 163	0.46 151	0.33 119	0.44 61	0.64 183	0.98 133	1.94 164	0.23 142	0.39 182	0.17 29	0.82 206	2.67 266	4.07 261

IPLG	0.73 165	0.21 60	0.19 77	0.16 63	0.19 79	0.16 54	0.17 71	0.35 120	0.22 103	0.35 111	1.15 219	0.32 71	0.24 101	0.60 205	8.93 258	0.54 95	0.37 108	0.29 99	0.57 106	0.37 103	0.63 94	1.44 123	0.12 48	0.58 218	0.35 129	0.39 140	0.67 172	0.21 47

GwcNet-ADL	0.74 166	0.35 180	0.37 187	0.42 193	0.37 186	0.34 156	0.54 173	0.40 154	0.27 139	0.61 201	1.49 233	0.67 188	0.42 180	0.33 134	3.62 160	1.33 198	0.52 171	0.56 216	0.91 162	0.87 214	1.20 161	1.83 158	0.24 146	0.29 154	0.38 147	0.49 170	0.48 127	0.65 170

MSMDNet	0.74 166	0.25 123	0.24 122	0.19 91	0.24 124	0.38 172	0.23 100	0.42 167	0.24 116	0.60 200	0.48 160	0.42 125	1.54 232	0.54 186	2.07 112	2.22 247	0.43 140	0.34 132	1.25 188	0.67 190	1.89 219	2.97 227	0.18 113	0.21 101	0.57 191	0.52 179	0.39 85	0.57 162

DAS	0.75 168	0.28 158	0.25 132	0.39 189	0.34 171	0.37 168	0.38 139	0.51 203	0.45 187	0.61 201	0.92 208	0.81 201	0.72 204	0.20 72	1.81 88	1.80 226	0.76 211	0.46 186	1.39 208	0.61 174	2.15 244	2.12 179	0.27 156	0.46 196	0.45 168	0.50 172	0.63 168	0.52 154

SepStereo	0.75 168	0.28 158	0.25 132	0.39 189	0.34 171	0.37 168	0.38 139	0.51 203	0.45 187	0.61 201	0.92 208	0.81 201	0.72 204	0.20 72	1.81 88	1.80 226	0.76 211	0.46 186	1.39 208	0.61 174	2.15 244	2.12 179	0.27 156	0.46 196	0.45 168	0.50 172	0.63 168	0.52 154

PWC_ROB	0.75 168	0.38 193	0.40 193	0.31 164	0.36 183	0.38 172	0.58 182	0.40 154	0.68 220	0.44 161	0.79 196	0.58 175	1.23 224	0.33 134	3.24 144	1.21 191	0.64 200	0.52 208	1.04 172	0.48 154	1.20 161	1.67 143	0.27 156	0.51 202	0.39 152	0.41 145	0.68 174	1.17 206

SHD	0.76 171	0.30 167	0.51 210	0.36 177	0.38 189	0.37 168	0.54 173	0.50 200	0.45 187	0.54 185	0.63 171	0.52 167	0.66 201	0.38 150	6.13 220	0.69 123	0.50 166	0.44 180	0.96 167	0.48 154	1.09 149	1.20 102	0.26 151	0.53 206	0.50 181	0.53 181	0.50 134	0.67 171

HH	0.77 172	0.18 29	0.36 185	0.23 117	0.23 118	0.30 139	0.24 104	0.41 159	0.26 132	0.73 232	0.77 193	0.50 161	0.36 161	0.48 169	1.99 103	2.39 253	0.41 125	0.37 152	1.21 185	0.97 225	2.12 239	2.61 208	0.28 160	0.73 238	0.60 199	0.50 172	0.83 197	0.62 165

HanStereo	0.77 172	0.18 29	0.36 185	0.23 117	0.23 118	0.30 139	0.24 104	0.41 159	0.26 132	0.73 232	0.77 193	0.50 161	0.36 161	0.48 169	1.99 103	2.39 253	0.41 125	0.37 152	1.21 185	0.97 225	2.12 239	2.61 208	0.28 160	0.73 238	0.60 199	0.50 172	0.83 197	0.62 165

DDUNet	0.78 174	0.93 236	0.47 203	1.24 240	1.04 243	1.20 240	1.21 227	0.35 120	0.36 172	0.37 133	0.46 152	0.68 192	0.33 152	1.75 245	3.05 142	0.45 61	0.74 209	0.51 204	0.90 160	0.61 174	0.59 86	1.03 85	0.87 237	0.31 164	0.36 135	0.36 129	0.61 166	0.38 128

MIPNet	0.79 175	0.23 95	0.20 80	0.24 124	0.24 124	0.17 63	0.18 78	0.34 109	0.69 221	0.39 146	2.18 254	0.35 89	0.30 132	0.62 209	5.55 209	1.14 185	0.47 157	0.33 119	0.82 151	0.56 167	0.68 101	1.70 145	0.13 61	0.92 251	0.90 225	0.49 170	1.11 220	0.29 83

IPLGR	0.80 176	0.26 139	0.22 110	0.23 117	0.25 131	0.18 69	0.17 71	0.33 104	0.20 91	0.41 154	1.55 239	0.35 89	0.31 137	0.57 200	8.76 255	0.61 109	0.43 140	0.38 163	0.67 126	0.48 154	0.87 124	2.30 196	0.13 61	0.29 154	0.38 147	0.47 167	0.63 168	0.29 83

DeepPrunerF	0.80 176	0.37 186	0.21 96	0.52 206	1.05 244	0.38 172	0.58 182	0.32 92	0.90 234	0.23 35	0.32 127	0.25 35	0.18 60	0.26 98	5.52 207	0.52 88	0.30 69	0.26 78	0.52 88	0.26 69	0.44 48	0.55 26	0.22 138	0.21 101	5.87 276	0.51 178	0.47 124	0.30 89

RAFT-Test	0.82 178	0.24 108	0.24 122	0.25 132	0.27 144	0.46 195	0.24 104	0.45 183	0.26 132	0.66 215	1.53 235	0.42 125	0.39 173	0.44 164	2.04 110	2.35 250	0.43 140	0.34 132	1.41 210	0.62 178	1.89 219	2.68 214	0.21 133	0.21 101	0.54 188	1.85 247	0.41 94	1.24 212

RTS	0.83 179	0.32 172	0.30 163	0.30 159	0.34 171	0.45 191	0.77 209	0.42 167	0.45 187	0.43 157	0.34 132	0.55 170	0.35 158	0.43 160	7.23 240	0.76 130	0.58 187	0.44 180	1.04 172	0.48 154	1.05 139	1.10 90	0.26 151	0.41 185	0.58 194	1.67 243	0.58 158	0.79 180

RTSA	0.83 179	0.32 172	0.30 163	0.30 159	0.34 171	0.45 191	0.77 209	0.42 167	0.45 187	0.43 157	0.34 132	0.55 170	0.35 158	0.43 160	7.23 240	0.76 130	0.58 187	0.44 180	1.04 172	0.48 154	1.05 139	1.10 90	0.26 151	0.41 185	0.58 194	1.67 243	0.58 158	0.79 180

MSKI-zero shot	0.84 181	0.22 77	0.23 119	0.20 99	0.20 91	0.43 185	0.22 93	0.42 167	0.29 144	0.43 157	1.26 224	0.49 160	0.37 166	0.18 59	2.67 135	2.10 242	0.50 166	0.57 220	1.35 205	1.15 242	1.79 212	3.60 257	0.22 138	0.22 115	0.53 186	1.17 225	0.72 181	1.15 205

XQC	0.85 182	0.47 211	0.43 199	0.50 205	0.48 208	0.51 201	0.64 192	0.57 213	0.49 199	0.59 194	0.63 171	0.62 181	0.90 212	0.48 169	6.85 231	0.79 134	0.48 160	0.48 194	0.86 158	0.47 152	0.96 131	1.19 101	0.34 184	0.46 196	0.62 202	0.78 202	0.69 177	0.58 164

NaN_ROB	0.86 183	0.41 202	0.41 195	0.36 177	0.49 209	0.43 185	0.90 217	0.46 187	1.31 250	0.40 150	0.65 175	0.96 212	0.32 142	0.48 169	5.44 205	0.59 105	0.37 108	0.53 211	0.51 83	0.63 180	0.66 97	1.13 94	0.28 160	0.50 201	0.79 218	1.54 239	0.98 209	1.69 227

FADNet_RVC	0.88 184	0.35 180	1.04 250	0.44 196	0.64 225	0.34 156	0.70 199	0.43 175	0.46 194	0.48 172	0.49 161	0.70 193	0.57 194	0.62 209	3.92 169	0.81 143	0.59 194	1.01 260	1.70 217	0.72 196	1.63 202	1.60 137	0.45 201	0.60 221	0.56 190	0.45 158	1.88 247	0.63 168

FCDSN-DC	0.91 185	0.37 186	0.66 229	0.41 192	0.42 199	0.50 199	0.94 219	0.39 151	0.31 154	0.46 166	0.34 132	0.67 188	0.31 137	0.56 191	8.70 254	0.85 150	0.50 166	0.48 194	0.79 147	0.38 109	1.31 171	2.78 218	0.30 169	0.60 221	0.39 152	0.43 153	0.42 102	0.38 128
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	0.94 186	0.96 238	0.50 209	1.23 239	1.17 247	1.15 239	1.45 240	0.38 146	0.36 172	0.43 157	0.53 164	0.67 188	0.35 158	1.60 244	5.73 213	0.79 134	0.86 215	0.47 190	0.98 169	0.67 190	1.18 159	1.31 111	0.66 220	0.36 174	0.37 139	0.40 142	0.53 141	0.38 128

MFN_U_SF_DS_RVC	0.97 187	0.54 222	0.35 184	0.63 221	0.50 210	0.62 213	1.25 229	0.66 222	0.60 214	0.57 189	0.46 152	0.92 210	1.28 227	1.16 235	4.96 190	0.61 109	0.53 176	0.33 119	1.25 188	0.44 141	2.01 235	1.75 151	0.47 205	0.41 185	0.76 212	0.81 205	0.76 192	1.47 221

ADCP+	0.98 188	0.33 174	0.34 177	0.25 132	0.34 171	0.36 165	0.54 173	0.32 92	0.65 217	0.59 194	0.47 157	0.76 197	0.18 60	0.30 119	8.84 257	0.49 81	0.29 57	0.27 83	0.82 151	0.79 206	0.56 77	0.89 62	0.19 120	0.20 93	0.68 208	1.95 250	1.43 232	3.74 257

NOSS_ROB	0.99 189	0.36 182	0.28 155	0.38 184	0.37 186	0.40 176	0.34 130	0.89 237	0.39 176	0.71 227	0.90 206	1.00 213	0.60 196	1.35 239	5.04 193	2.39 253	0.66 203	0.58 222	0.68 133	0.44 141	2.24 247	3.36 243	0.32 180	0.51 202	0.45 168	1.00 216	0.73 183	0.45 141

test-1	1.01 190	0.18 29	0.25 132	0.19 91	0.20 91	0.57 210	0.57 181	0.44 180	0.29 144	0.72 229	5.27 270	0.56 172	0.41 176	0.57 200	4.45 183	1.93 232	0.46 151	0.49 196	1.14 180	0.95 223	1.89 219	3.39 245	0.15 85	0.24 132	0.40 156	0.46 163	0.61 166	0.62 165

IGEV_Zeroshot_test	1.02 191	0.25 123	0.53 214	0.67 225	0.26 136	0.78 226	0.87 212	0.48 193	0.47 196	0.66 215	1.53 235	0.67 188	0.42 180	0.36 146	1.61 71	3.56 272	0.42 134	0.36 147	1.13 179	1.47 255	1.56 198	3.88 266	0.32 180	0.23 124	0.84 222	0.82 206	2.28 257	1.07 199

ADCRef	1.02 191	0.34 177	0.38 190	0.23 117	0.35 181	0.34 156	0.42 150	0.36 135	0.85 229	0.39 146	0.31 118	0.40 111	0.26 109	0.31 127	9.43 263	0.63 116	0.34 94	0.32 115	0.84 153	0.57 168	0.53 68	0.99 75	0.47 205	0.36 174	0.99 227	1.08 220	0.98 209	5.01 267

HSM-Net_RVC	1.02 191	0.27 149	0.28 155	0.44 196	0.33 167	0.31 144	0.40 143	0.47 190	0.29 144	0.58 191	0.95 211	11.21 278	0.48 190	0.31 127	2.42 129	0.66 120	0.48 160	0.30 103	0.57 106	0.57 168	1.35 175	2.26 191	0.27 156	0.45 195	0.44 165	0.46 163	0.56 148	0.50 153
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot	1.03 194	0.37 186	0.69 232	0.38 184	0.41 196	0.55 207	0.68 197	0.44 180	1.05 238	0.65 214	2.14 253	0.60 178	0.64 200	0.27 104	1.35 52	1.95 233	0.46 151	0.44 180	1.28 196	1.06 234	1.61 201	3.55 254	0.48 208	0.41 185	0.82 220	1.47 235	2.97 269	1.08 200

PSMNet-ADL	1.03 194	0.29 163	0.31 168	0.34 174	0.35 181	0.35 162	0.64 192	0.55 210	0.35 168	0.71 227	1.40 231	0.60 178	1.07 216	2.44 259	6.98 234	1.98 235	1.55 241	0.40 170	1.25 188	0.51 160	1.28 166	2.00 169	0.35 187	0.26 143	0.37 139	0.42 148	0.68 174	0.36 120

PVD	1.03 194	0.54 222	0.66 229	0.60 217	0.59 219	0.67 221	0.71 201	0.91 240	0.87 231	0.59 194	0.84 198	0.81 201	1.06 215	0.61 208	6.62 228	0.78 133	0.72 207	0.66 232	1.18 184	0.68 193	1.39 177	1.52 128	0.40 191	0.62 226	0.85 223	0.97 214	0.86 199	1.12 201

MFMNet_re	1.04 197	0.78 235	0.71 234	0.83 231	0.72 231	0.99 234	1.00 222	0.75 226	0.84 228	0.69 222	0.77 193	1.34 223	0.88 211	0.73 219	3.39 151	1.16 187	1.02 221	0.80 249	1.68 215	0.87 214	2.31 252	1.22 104	0.66 220	0.73 238	0.67 207	0.65 194	0.98 209	1.02 196

EGLCR-Stereo	1.05 198	0.22 77	0.25 132	0.15 54	0.19 79	0.23 107	0.16 67	0.32 92	0.39 176	0.32 95	0.65 175	0.39 107	0.27 118	0.14 27	2.06 111	2.01 238	0.41 125	0.37 152	0.78 145	1.73 260	1.19 160	5.99 282	0.95 240	3.44 281	0.26 74	1.49 237	3.66 273	0.33 103

FBW_ROB	1.09 199	0.65 231	0.58 220	0.89 233	0.89 240	0.75 225	1.26 230	0.46 187	0.35 168	0.53 182	0.76 192	1.15 216	1.35 229	1.88 248	6.04 219	0.46 69	0.64 200	0.33 119	2.64 225	0.54 166	1.66 205	1.39 119	1.22 248	0.57 215	0.47 176	0.54 185	0.56 148	0.87 188

ADCL	1.10 200	0.44 207	0.37 187	0.33 170	0.34 171	0.40 176	0.50 165	0.39 151	1.21 246	0.59 194	0.47 157	0.46 146	0.27 118	0.33 134	7.64 248	0.57 101	0.40 122	0.56 216	0.70 135	0.69 194	0.72 108	0.97 73	0.29 166	0.37 177	1.70 251	1.79 246	1.76 245	5.37 270

CSAN	1.10 200	0.52 217	0.48 207	0.48 204	0.52 211	0.47 197	1.16 225	0.50 200	2.45 269	0.68 220	1.96 249	1.51 230	0.72 204	0.63 211	4.44 182	0.58 102	0.54 180	0.49 196	0.85 155	2.17 271	1.29 169	2.22 189	0.32 180	0.54 208	1.68 250	1.05 218	0.73 183	0.81 182

SAMSARA	1.13 202	0.41 202	0.61 224	0.45 201	0.47 207	0.46 195	0.75 204	0.75 226	0.63 215	0.63 209	0.71 185	0.64 185	1.75 233	0.50 176	6.46 227	1.05 170	0.58 187	0.64 227	1.26 191	0.65 188	1.44 187	1.53 130	0.29 166	0.63 229	1.73 253	2.11 252	1.68 242	1.81 229

FC-DCNN	1.13 202	0.51 215	0.91 242	0.81 229	0.56 215	0.91 230	1.45 240	0.80 231	0.52 202	0.62 205	0.65 175	0.88 206	0.77 210	0.56 191	3.53 154	0.84 149	0.95 218	0.49 196	1.28 196	0.44 141	1.59 199	2.59 207	0.31 175	0.56 213	1.66 249	0.91 211	2.36 260	3.06 251

model_zeroshot	1.14 204	0.23 95	0.28 155	0.35 175	0.26 136	0.45 191	0.23 100	0.42 167	0.23 111	0.59 194	1.26 224	0.51 164	0.31 137	0.30 119	3.38 148	3.22 268	0.44 143	0.88 254	1.41 210	0.52 161	1.90 224	3.42 248	0.30 169	0.23 124	5.98 277	1.47 235	0.78 194	1.52 224

FAT-Stereo	1.15 205	0.38 193	0.58 220	0.57 211	0.65 227	0.52 204	0.61 189	0.75 226	0.45 187	0.78 239	2.74 260	1.46 227	1.93 238	0.49 174	3.14 143	2.47 257	0.59 194	0.60 223	2.42 223	1.16 243	2.14 242	2.40 200	0.73 229	0.58 218	0.43 161	0.55 187	0.74 187	1.26 213

FC-DCNN v2	1.18 206	0.53 221	1.00 244	0.86 232	0.57 216	0.93 231	1.41 238	0.85 234	0.64 216	0.63 209	0.65 175	0.88 206	0.96 213	0.55 189	3.58 158	0.82 145	0.96 219	0.47 190	1.33 203	0.42 126	1.59 199	2.76 216	0.31 175	0.56 213	1.75 254	1.30 231	2.65 265	2.85 248

ADCMid	1.19 207	0.50 214	0.55 217	0.39 189	0.60 221	0.57 210	0.88 214	0.60 216	0.75 224	0.47 168	0.69 184	0.74 194	1.17 220	0.42 158	8.06 252	1.08 180	0.54 180	0.45 184	1.76 219	0.58 170	1.14 153	1.63 140	0.59 215	0.44 192	0.59 197	1.44 233	1.26 225	4.11 262

gcap-zeroshot	1.23 208	0.23 95	0.34 177	0.63 221	0.23 118	0.43 185	0.50 165	0.45 183	0.24 116	0.74 235	1.51 234	0.65 187	0.34 153	0.75 220	2.08 113	2.88 266	3.84 274	0.34 132	8.89 263	0.89 218	1.52 195	2.27 194	1.37 251	0.22 115	0.59 197	0.42 148	0.41 94	0.41 133

EKT-Stereo	1.24 209	0.27 149	0.26 144	0.28 151	0.26 136	0.31 144	0.54 173	0.43 175	0.33 164	0.45 165	0.84 198	0.51 164	0.44 185	0.68 215	12.27 279	2.16 244	0.54 180	0.52 208	1.28 196	1.01 230	5.05 279	3.02 234	0.15 85	0.22 115	0.43 161	0.47 167	0.56 148	0.33 103

ccs_rob	1.24 209	0.36 182	0.34 177	0.44 196	0.30 157	0.45 191	0.40 143	0.59 215	0.35 168	1.95 270	5.83 271	5.52 271	0.61 198	0.55 189	4.50 185	1.27 193	0.52 171	0.39 168	1.72 218	0.86 213	1.74 211	2.26 191	0.26 151	0.44 192	0.35 129	0.37 134	0.51 137	0.56 160

CBMV	1.24 209	0.38 193	0.34 177	0.44 196	0.43 200	0.63 214	0.93 218	0.88 235	0.41 184	0.66 215	0.85 201	1.52 231	1.27 226	1.05 229	4.34 179	2.35 250	0.72 207	0.50 201	1.69 216	0.78 203	1.85 215	3.21 239	0.31 175	0.57 215	0.51 183	0.53 181	1.09 218	5.35 269
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.26 212	0.61 229	0.76 238	0.78 227	0.75 232	0.67 221	1.28 231	0.96 245	0.76 225	0.78 239	0.67 182	1.26 218	1.09 217	0.71 218	7.44 244	1.41 202	1.21 228	0.68 235	1.36 207	0.96 224	2.27 250	1.65 141	0.67 223	1.01 256	1.09 235	0.86 208	0.92 205	1.37 217

pmcnn	1.28 213	0.43 206	0.41 195	0.58 215	0.64 225	0.56 209	1.59 243	0.73 224	0.48 197	0.61 201	1.31 227	1.55 232	3.12 252	1.04 228	3.82 164	2.27 248	0.89 216	0.95 256	1.85 220	1.09 237	2.50 260	3.33 241	0.81 235	0.54 208	0.52 184	0.68 195	1.09 218	1.31 215

AnyNet_C32	1.29 214	0.41 202	0.37 187	0.37 181	0.41 196	0.49 198	0.72 202	0.48 193	1.21 246	0.56 187	0.87 204	0.58 175	0.37 166	0.42 158	9.98 272	1.25 192	0.58 187	0.54 213	0.90 160	0.63 180	1.41 185	2.06 175	0.34 184	0.54 208	1.08 234	2.33 255	1.33 227	4.59 264

HBP-ISP	1.35 215	0.39 199	0.51 210	0.53 207	0.44 201	0.51 201	0.38 139	0.55 210	0.40 179	0.76 237	1.27 226	0.56 172	0.53 192	1.94 249	9.60 269	3.60 274	0.62 199	0.65 228	0.85 155	0.94 222	2.13 241	3.87 264	0.30 169	0.53 206	0.54 188	0.52 179	0.97 208	2.49 239

G-Net	1.35 215	0.54 222	0.64 228	0.44 196	0.52 211	0.58 212	0.56 179	0.90 239	1.32 251	0.66 215	1.20 221	2.96 253	1.21 223	0.38 150	4.22 176	1.62 218	0.61 198	0.76 242	1.47 213	1.34 250	1.63 202	1.95 166	0.39 189	0.62 226	0.79 218	2.98 263	1.56 236	4.61 265

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 217	2.30 263	0.83 240	1.46 245	0.80 236	1.02 235	1.34 235	0.76 229	0.95 236	1.32 261	0.53 164	1.58 233	1.79 235	2.11 254	4.63 188	0.98 166	1.12 225	1.04 262	3.00 232	1.09 237	1.43 186	1.93 162	1.20 246	0.68 235	0.76 212	0.72 200	0.60 165	1.37 217

ADCS	1.43 218	0.51 215	0.48 207	0.46 203	0.57 216	0.54 206	0.75 204	0.70 223	1.04 237	0.57 189	0.71 185	0.90 208	2.71 243	0.58 204	9.65 270	2.08 240	0.85 214	0.61 225	1.33 203	0.66 189	1.99 233	2.10 178	0.43 197	0.60 221	0.76 212	2.08 251	1.59 238	3.43 253

iRaft-Stereo_20w	1.46 219	0.46 209	0.73 235	0.60 217	0.34 171	0.52 204	0.76 208	0.43 175	0.86 230	0.90 249	1.85 247	0.57 174	0.48 190	0.85 224	2.22 122	3.23 269	0.48 160	0.55 215	1.17 183	3.69 275	1.53 196	4.23 271	0.34 184	0.39 182	1.04 231	7.81 278	2.03 252	1.43 219

SQANet	1.49 220	1.36 244	0.58 220	3.10 261	1.06 245	1.94 249	1.64 244	0.49 197	0.40 179	0.51 177	0.46 152	1.28 220	0.60 196	1.59 243	5.32 202	0.62 114	1.54 240	0.38 163	7.12 253	0.64 183	1.87 217	1.85 159	2.50 260	0.40 184	0.48 179	0.62 192	0.68 174	1.26 213

EAI-Stereo	1.49 220	0.29 163	0.52 213	0.57 211	0.37 186	8.27 284	0.81 211	0.45 183	0.83 227	0.34 104	1.41 232	0.47 149	0.34 153	0.26 98	3.70 162	6.04 281	0.44 143	0.65 228	2.71 227	0.74 199	1.46 189	1.97 167	0.29 166	0.76 241	1.07 233	2.21 254	1.45 234	1.76 228

S-Stereo	1.49 220	0.40 200	0.47 203	0.62 220	0.61 222	0.65 216	1.16 225	0.61 217	0.57 211	0.69 222	4.22 268	1.62 235	0.66 201	0.46 167	5.38 203	2.80 264	0.56 185	0.65 228	4.93 246	4.83 278	1.34 172	2.95 226	0.99 243	0.63 229	0.43 161	0.53 181	0.67 172	0.96 192

CBMV_ROB	1.50 223	0.38 193	0.44 200	0.61 219	0.53 213	0.72 224	0.87 212	0.97 246	0.41 184	0.82 242	1.34 229	3.03 254	2.77 245	0.67 213	5.27 200	1.29 195	0.91 217	0.49 196	2.40 222	0.73 197	1.83 213	2.91 224	0.44 199	0.46 196	1.38 242	2.48 256	2.25 256	3.99 260

SANet	1.53 224	0.57 225	0.54 215	0.57 211	0.63 224	0.84 228	1.33 234	0.94 244	5.40 277	0.52 178	2.18 254	4.12 264	2.90 250	0.69 217	5.97 218	0.54 95	1.22 229	0.57 220	0.94 166	0.84 210	1.67 207	1.76 152	0.47 205	0.65 232	0.76 212	1.29 230	0.92 205	2.37 235

DPSNet	1.55 225	0.46 209	0.51 210	0.56 210	0.67 229	0.68 223	0.60 188	0.52 207	0.67 218	0.47 168	0.91 207	3.61 260	1.80 236	1.42 241	3.87 167	2.08 240	1.53 239	1.18 266	7.27 256	1.86 264	2.26 249	3.71 260	1.01 244	0.79 244	0.78 217	1.06 219	0.78 194	0.90 190

AnyNet_C01	1.58 226	0.60 228	0.54 215	0.63 221	0.57 216	0.55 207	1.30 233	0.91 240	1.28 249	0.68 220	0.87 204	1.32 222	1.38 230	0.60 205	10.94 276	2.59 261	1.36 231	1.01 260	1.45 212	0.78 203	1.92 228	2.80 219	0.60 217	0.65 232	1.35 241	1.00 216	1.63 240	3.28 252

ADCPNet	1.61 227	0.38 193	0.74 236	0.43 195	0.76 233	0.44 190	1.54 242	0.89 237	0.69 221	0.76 237	1.64 244	0.81 201	3.20 254	0.76 221	8.80 256	1.90 231	0.59 194	0.37 152	4.80 245	1.06 234	1.27 164	1.49 126	0.93 238	0.43 191	1.05 232	1.37 232	0.96 207	5.45 271

otaku	1.62 228	2.18 261	0.66 229	3.34 263	1.26 250	2.28 261	1.88 248	0.56 212	0.53 203	0.59 194	0.53 164	1.38 225	0.75 208	2.08 252	5.12 195	0.53 90	1.55 241	0.40 170	6.52 250	0.63 180	2.05 237	2.02 173	3.13 267	0.51 202	0.58 194	0.57 189	0.75 188	1.36 216

RainbowNet	1.64 229	1.52 248	0.91 242	2.42 258	1.44 256	2.01 251	2.33 253	0.65 221	0.56 206	0.74 235	0.47 157	1.68 236	1.11 218	2.89 263	5.46 206	1.27 193	1.49 237	0.53 211	3.78 241	1.77 261	1.89 219	2.02 173	3.05 265	0.64 231	0.71 209	0.69 197	0.90 203	1.43 219

anonymity	1.70 230	0.26 139	0.41 195	0.28 151	0.25 131	0.51 201	0.23 100	0.49 197	0.56 206	0.63 209	22.54 289	0.58 175	0.59 195	0.37 149	1.81 88	1.46 204	0.47 157	0.36 147	1.10 176	0.52 161	1.45 188	3.41 246	0.23 142	0.35 170	1.09 235	1.56 240	3.23 271	1.06 198

Ntro	1.75 231	3.82 275	0.74 236	2.63 259	1.32 252	2.29 263	2.93 263	0.61 217	0.56 206	0.62 205	0.51 162	1.41 226	0.70 203	2.04 251	5.26 198	0.55 98	1.64 245	0.43 176	7.27 256	0.67 190	2.31 252	2.26 191	3.03 264	0.57 215	0.61 201	0.70 198	0.75 188	1.17 206

SPS-STEREO	1.77 232	0.72 232	0.70 233	0.90 234	0.76 233	0.94 233	1.22 228	0.83 233	0.77 226	0.85 247	1.60 240	1.46 227	1.15 219	1.13 234	6.34 224	2.28 249	1.13 226	0.97 258	10.82 270	1.01 230	2.76 264	3.50 251	0.65 219	1.04 259	0.83 221	0.94 213	1.61 239	1.00 194
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
STTRV1_RVC	1.83 233	0.48 212	0.41 195	0.57 211	0.44 201	0.65 216	0.69 198	0.53 208	0.56 206	0.53 182	0.74 188	0.95 211	1.23 224	0.93 226	9.67 271	1.20 190	1.96 250	0.51 204	12.57 275	1.98 267	1.89 219	3.23 240	0.57 213	0.71 236	1.17 239	1.15 222	1.35 229	2.70 242

ACVNet_1	1.88 234	1.65 252	1.00 244	4.35 266	1.63 263	2.25 260	3.73 267	0.74 225	0.57 211	0.64 212	0.60 168	1.59 234	1.04 214	4.94 277	5.58 210	0.55 98	2.45 258	0.56 216	4.96 247	0.59 173	2.36 255	1.77 153	3.27 270	0.67 234	0.73 211	0.80 203	0.73 183	0.91 191

MFN_U_SF_RVC	1.88 234	2.37 266	1.83 273	2.12 256	1.74 265	1.92 247	2.41 257	1.55 265	1.47 257	3.65 276	3.67 266	1.26 218	1.29 228	1.80 247	5.26 198	2.13 243	1.02 221	0.92 255	3.41 239	1.01 230	1.83 213	1.70 145	0.76 232	2.29 278	0.76 212	0.80 203	0.71 180	0.97 193

TRStereo	1.98 236	0.34 177	0.47 203	0.25 132	0.19 79	0.65 216	0.29 121	0.44 180	0.56 206	0.70 226	0.63 171	0.80 200	0.29 127	0.24 88	3.25 145	4.38 278	0.37 108	0.36 147	1.05 175	0.87 214	1.34 172	2.98 228	0.60 217	0.20 93	0.66 206	30.16 290	0.88 201	0.48 150

Dean	1.99 237	1.78 253	1.04 250	5.97 277	1.91 271	2.28 261	2.73 261	1.08 251	1.13 241	0.99 254	0.85 201	1.93 242	2.20 239	2.22 255	6.37 225	1.06 171	2.29 256	0.71 239	2.89 231	0.99 228	2.27 250	2.01 171	2.90 262	0.95 254	1.45 244	1.16 223	1.40 231	1.17 206

WAO-6	2.00 238	1.30 243	0.90 241	2.06 254	1.36 254	1.76 246	2.23 250	1.05 250	1.25 248	0.90 249	0.86 203	1.93 242	2.98 251	2.31 257	9.04 259	1.13 184	3.03 263	0.71 239	3.26 236	0.87 214	2.31 252	2.29 195	1.30 250	0.89 249	1.64 248	2.20 253	1.75 244	2.69 241

FINET	2.02 239	0.57 225	0.61 224	0.36 177	0.41 196	0.65 216	0.75 204	0.51 203	1.37 254	0.40 150	1.53 235	0.60 178	1.81 237	1.11 231	5.80 215	2.01 238	0.74 209	0.39 168	1.12 178	1.26 249	1.24 163	3.49 250	0.36 188	1.29 268	5.70 275	8.60 279	3.56 272	8.18 276

IMH-64-1	2.03 240	1.51 246	1.09 254	2.00 251	1.58 259	2.11 253	2.42 258	1.03 247	1.16 242	0.58 191	0.74 188	1.98 244	2.84 246	2.80 261	9.51 266	1.48 206	1.46 234	0.68 235	3.40 237	0.83 207	1.67 207	2.17 186	3.24 268	0.77 242	1.58 246	1.25 228	2.08 253	2.79 246

IMH-64	2.03 240	1.51 246	1.09 254	2.00 251	1.58 259	2.11 253	2.42 258	1.03 247	1.16 242	0.58 191	0.74 188	1.98 244	2.84 246	2.80 261	9.51 266	1.48 206	1.46 234	0.68 235	3.40 237	0.83 207	1.67 207	2.17 186	3.24 268	0.77 242	1.58 246	1.25 228	2.08 253	2.79 246

WAO-7	2.06 242	1.09 241	1.31 263	5.01 269	1.02 242	1.12 238	1.77 247	1.17 253	1.46 256	2.60 274	2.11 252	2.14 248	3.29 257	1.20 237	6.91 233	1.03 169	1.88 248	0.71 239	7.92 258	0.89 218	1.85 215	2.00 169	0.40 191	1.06 260	1.00 228	1.64 242	1.11 220	1.83 230

MeshStereo	2.06 242	0.72 232	0.62 227	1.20 238	0.81 238	1.07 236	0.88 214	1.56 266	1.33 252	0.92 251	2.05 251	3.97 263	3.27 256	0.79 223	9.44 264	2.77 263	1.06 223	0.76 242	4.72 244	0.77 202	3.43 273	4.36 273	0.48 208	0.61 225	1.79 255	1.20 226	2.41 261	2.75 243
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet_2	2.10 244	1.63 250	1.05 252	5.55 274	1.60 261	2.11 253	2.38 256	0.88 235	0.67 218	0.72 229	0.75 191	1.69 237	1.20 222	2.03 250	6.14 221	0.69 123	2.98 262	0.52 208	12.09 273	0.73 197	1.97 231	1.74 149	2.64 261	0.82 247	1.11 237	0.97 214	1.00 214	1.14 203

edge stereo	2.12 245	0.52 217	1.03 248	0.73 226	0.65 227	0.83 227	0.94 219	0.93 243	1.42 255	3.68 277	1.19 220	2.07 246	5.51 263	1.12 233	4.51 186	2.46 256	0.66 203	0.54 213	7.21 254	7.73 282	1.91 225	5.54 280	2.01 257	0.54 208	0.64 205	0.56 188	0.88 201	1.47 221

SGM-Forest	2.22 246	0.37 186	0.25 132	0.54 208	0.45 204	0.41 181	0.36 134	0.61 217	0.74 223	0.72 229	0.65 175	1.01 214	2.24 240	0.43 160	7.35 243	2.53 258	0.52 171	0.38 163	25.12 286	0.36 99	2.24 247	3.52 252	0.40 191	0.47 200	1.03 230	0.59 190	1.83 246	4.94 266
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ELAS	2.40 247	1.03 240	1.09 254	1.42 244	1.18 248	1.56 243	1.37 236	1.45 260	1.11 240	0.98 253	7.50 273	3.70 261	3.24 255	1.17 236	6.79 230	1.57 212	1.51 238	1.42 271	2.70 226	0.74 199	2.41 258	3.64 258	0.70 227	0.87 248	3.48 266	4.29 269	2.53 262	5.26 268
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.44 248	0.96 238	1.22 260	1.27 242	1.00 241	2.07 252	1.39 237	1.49 262	0.90 234	1.02 255	7.69 275	3.59 259	8.45 270	1.08 230	6.38 226	1.59 216	1.48 236	1.44 272	2.76 230	0.83 207	2.49 259	3.71 260	0.71 228	0.92 251	4.00 268	3.72 267	1.70 243	2.12 231
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SFCPSM	2.47 249	0.37 186	0.30 163	0.38 184	0.34 171	0.40 176	0.40 143	0.42 167	0.48 197	0.62 205	1.07 216	1.09 215	5.75 264	0.39 154	13.40 282	1.37 200	0.60 197	0.49 196	31.30 290	0.84 210	1.49 190	1.92 161	0.30 169	0.38 180	0.43 161	0.53 181	0.72 181	1.00 194

MDST_ROB	2.52 250	4.60 280	0.46 201	3.44 264	0.80 236	2.17 258	1.06 224	1.43 259	0.45 187	0.69 222	0.97 214	0.90 208	9.59 271	0.52 178	8.48 253	0.83 146	0.49 164	0.38 163	3.22 234	0.43 131	2.06 238	3.48 249	0.46 204	0.44 192	4.66 273	2.82 262	7.09 280	6.04 273

IMH	2.56 251	1.54 249	1.10 257	2.02 253	1.61 262	2.14 257	2.47 260	1.04 249	1.19 245	0.84 246	1.32 228	2.11 247	8.34 269	8.58 287	7.20 239	1.38 201	1.63 244	0.69 238	6.28 249	1.13 241	1.66 205	2.45 205	4.33 280	0.80 246	1.85 256	1.44 233	1.58 237	2.43 237

PWCK	2.66 252	1.64 251	1.02 246	1.99 250	1.31 251	2.12 256	2.24 251	1.38 258	1.49 259	1.40 264	1.75 246	5.02 267	2.57 242	1.11 231	5.82 216	0.92 157	1.88 248	0.77 246	22.26 283	1.36 251	2.55 262	1.82 156	1.41 252	1.00 255	1.70 251	1.73 245	1.43 232	2.15 232

JetBlue	2.79 253	1.91 257	1.57 269	2.35 257	1.87 269	2.74 266	2.98 264	1.48 261	1.47 257	0.82 242	0.84 198	4.15 266	1.76 234	2.10 253	9.12 261	2.54 259	1.83 247	1.32 269	2.23 221	1.23 247	3.58 275	4.43 274	1.88 256	1.10 263	2.74 264	4.93 271	2.54 263	9.94 280

LVE	2.80 254	2.00 259	1.06 253	11.92 282	1.89 270	3.94 272	11.90 285	0.92 242	0.89 233	1.05 257	0.95 211	1.73 238	2.85 248	2.48 260	4.97 191	1.02 168	1.98 251	0.83 253	8.57 261	0.89 218	2.03 236	2.22 189	3.09 266	1.01 256	1.45 244	1.12 221	1.25 223	1.57 225

SGM-ForestM	2.82 255	2.06 260	1.39 264	1.24 240	0.84 239	1.68 244	2.06 249	1.51 264	1.72 262	0.83 245	1.72 245	2.92 252	2.86 249	1.47 242	13.04 281	2.00 237	1.60 243	0.65 228	3.15 233	1.36 251	2.00 234	3.73 262	0.68 226	1.41 269	5.16 274	7.43 277	4.20 275	7.44 274

AIO-Stereo-zeroshot1	2.91 256	0.45 208	0.61 224	0.38 184	0.44 201	0.64 215	0.70 199	0.48 193	1.33 252	0.69 222	2.00 250	0.63 182	0.61 198	0.24 88	2.56 132	3.16 267	0.44 143	0.60 223	48.67 295	1.11 240	1.51 192	3.87 264	0.67 223	0.30 160	0.72 210	3.59 265	0.98 209	1.05 197

SGM_RVC	2.96 257	0.93 236	1.03 248	0.98 235	0.79 235	1.11 237	1.28 231	7.29 283	1.16 242	1.02 255	1.61 241	2.40 249	10.04 272	0.77 222	2.62 133	1.34 199	1.69 246	0.79 248	8.10 260	1.44 254	1.88 218	3.56 256	0.66 220	1.03 258	4.05 269	5.78 273	5.56 277	11.12 282
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet++	3.06 258	1.96 258	2.25 276	1.74 249	2.38 272	1.69 245	2.37 255	2.32 271	2.81 271	2.35 273	2.83 261	3.27 257	3.49 258	2.95 264	4.59 187	4.15 277	2.68 259	2.16 276	3.67 240	2.98 274	4.90 278	6.99 284	1.45 253	2.67 279	1.97 257	6.54 276	2.85 267	2.75 243

DGSMNet	3.07 259	1.84 255	1.18 259	1.34 243	0.55 214	1.94 249	0.63 191	2.86 276	1.57 260	3.95 278	15.19 285	1.85 241	3.15 253	4.98 278	7.18 238	2.82 265	3.15 264	1.89 274	4.63 243	2.18 272	4.69 277	3.75 263	1.61 254	2.10 275	0.87 224	3.36 264	1.05 217	2.58 240

UNDER WATER-64	3.21 260	2.63 269	1.65 272	4.96 268	2.97 275	3.54 269	4.45 271	2.43 275	1.65 261	1.37 262	1.35 230	5.10 268	4.97 262	3.52 268	7.47 245	1.98 235	3.95 275	1.13 264	4.05 242	1.98 267	3.01 269	3.41 246	4.98 283	1.42 270	1.98 258	3.96 268	2.32 259	4.39 263

WAO-8	3.35 261	2.60 267	1.45 265	5.81 275	1.76 267	2.58 264	3.35 265	1.29 255	1.93 265	5.80 282	8.48 279	3.23 255	7.05 267	4.33 271	7.65 249	2.21 245	2.00 252	0.76 242	9.76 267	1.55 257	1.91 225	2.41 201	2.43 258	1.09 261	2.27 260	1.91 248	1.91 248	2.85 248

Venus	3.35 261	2.60 267	1.45 265	5.81 275	1.76 267	2.58 264	3.35 265	1.29 255	1.93 265	5.80 282	8.48 279	3.23 255	7.05 267	4.33 271	7.65 249	2.21 245	2.00 252	0.76 242	9.76 267	1.55 257	1.91 225	2.41 201	2.43 258	1.09 261	2.27 260	1.91 248	1.91 248	2.85 248

SGM+DAISY	3.35 261	1.11 242	1.12 258	1.13 236	1.09 246	1.41 241	1.43 239	1.50 263	2.30 268	1.18 260	2.49 258	2.61 251	3.81 259	1.38 240	7.14 237	3.78 275	1.35 230	1.18 266	6.95 252	2.03 270	3.17 272	4.72 275	0.78 233	1.87 273	7.00 280	9.62 281	6.26 279	12.14 283

TorneroNet-64	3.48 264	2.22 262	2.33 277	6.99 279	1.75 266	3.12 267	4.23 270	1.93 268	3.68 274	0.82 242	3.07 263	4.13 265	12.86 278	3.79 269	7.09 236	1.59 216	3.32 266	0.80 249	8.09 259	1.97 266	2.83 267	2.91 224	3.35 271	0.92 251	2.63 263	2.71 261	1.23 222	3.63 256

DispFullNet	3.48 264	2.86 273	1.56 267	1.52 246	1.71 264	1.50 242	1.67 246	1.27 254	2.23 267	2.08 271	1.90 248	15.31 282	4.18 260	1.76 246	6.30 223	5.14 280	2.33 257	0.96 257	23.76 284	4.54 276	2.39 257	2.88 222	0.75 231	0.59 220	1.21 240	0.63 193	1.38 230	1.51 223

ACVNet-4b	3.64 266	6.86 282	0.79 239	12.11 283	1.35 253	4.38 275	9.73 283	0.61 217	0.59 213	0.66 215	3.81 267	5.41 270	14.98 280	2.27 256	6.26 222	0.56 100	2.90 261	0.50 201	11.57 272	0.90 221	2.37 256	2.99 231	2.90 262	0.62 226	0.62 202	0.59 190	0.73 183	1.14 203

PSMNet_ROB	3.65 267	1.89 256	1.02 246	1.73 248	1.22 249	2.20 259	2.32 252	0.81 232	0.87 231	8.35 287	19.23 288	13.09 280	2.39 241	7.48 286	4.12 174	0.90 156	1.45 233	1.36 270	9.04 264	0.98 227	2.14 242	1.49 126	8.68 287	0.79 244	1.14 238	1.51 238	1.33 227	1.13 202

notaker	3.82 268	2.85 272	1.60 271	5.07 270	6.65 284	4.01 273	4.08 268	1.35 257	3.29 273	1.17 259	3.27 264	7.19 273	11.25 274	5.52 282	10.91 275	1.19 189	3.40 267	1.00 259	10.57 269	2.74 273	3.02 270	2.76 216	3.68 274	1.17 265	1.01 229	1.23 227	1.48 235	1.67 226

STStereo	3.84 269	1.40 245	1.92 274	7.03 280	1.55 258	7.23 283	2.86 262	2.33 272	2.89 272	1.13 258	3.35 265	5.94 272	6.30 266	1.02 227	11.44 277	2.57 260	1.41 232	1.21 268	11.20 271	1.43 253	1.93 230	2.85 221	0.84 236	2.03 274	4.48 272	5.55 272	3.68 274	8.18 276

JetRed	3.89 270	2.69 271	2.99 278	2.09 255	2.47 273	3.46 268	4.71 272	2.36 273	1.86 263	1.89 269	1.24 223	3.40 258	1.50 231	3.36 266	9.54 268	3.47 271	4.17 277	3.86 280	2.43 224	1.85 263	5.57 280	5.36 279	3.66 273	1.68 272	4.31 271	10.87 285	5.62 278	8.71 278

MANE	4.00 271	1.80 254	2.02 275	1.54 247	1.45 257	1.92 247	2.33 253	2.03 269	2.79 270	0.95 252	2.26 256	3.71 262	4.42 261	1.34 238	11.76 278	3.86 276	2.04 255	6.06 283	3.24 235	1.67 259	2.53 261	4.35 272	0.73 229	2.18 277	7.35 281	10.20 283	9.04 281	14.41 284

UNDER WATER	4.18 272	2.68 270	1.59 270	4.92 267	5.21 278	3.56 270	7.19 280	2.38 274	1.87 264	1.64 268	1.20 221	5.13 269	20.86 283	5.22 279	5.27 200	2.38 252	4.12 276	1.12 263	8.60 262	1.99 269	4.00 276	3.20 237	5.02 284	2.11 276	2.01 259	3.64 266	1.96 250	3.95 258

LSM0	4.85 273	0.52 217	0.57 219	0.79 228	0.68 230	0.93 231	1.64 244	1.10 252	1.07 239	0.88 248	1.61 241	1.82 239	2.76 244	0.57 200	36.27 294	52.79 294	1.17 227	0.61 225	5.39 248	1.09 237	2.69 263	4.05 268	0.43 197	0.71 236	0.96 226	2.62 257	1.66 241	5.53 272

XX-Stereo	5.12 274	0.19 39	0.25 132	0.27 144	0.17 62	0.43 185	0.40 143	0.35 120	0.21 98	0.73 232	1.62 243	0.48 157	0.38 170	0.30 119	7.62 247	3.59 273	0.44 143	0.37 152	1.35 205	0.47 152	1.40 178	2.09 177	0.45 201	0.20 93	112.24 295	0.46 163	0.99 213	0.83 183

KSHMR	5.27 275	2.31 264	1.56 267	19.82 287	3.72 276	5.58 280	9.25 282	1.59 267	6.74 279	1.39 263	1.54 238	2.55 250	27.41 291	4.49 275	5.23 197	1.95 233	2.01 254	1.16 265	15.51 279	1.22 245	3.03 271	4.81 277	4.06 277	1.24 267	6.88 279	2.65 258	1.96 250	2.78 245

TorneroNet	5.57 276	2.31 264	1.28 261	17.72 286	6.26 283	5.20 279	6.38 277	2.10 270	4.58 276	1.58 266	6.93 272	12.01 279	25.68 288	4.11 270	7.72 251	1.52 209	3.26 265	0.81 251	14.83 277	1.87 265	2.97 268	2.83 220	3.45 272	0.91 250	6.76 278	2.68 259	1.31 226	3.44 254

ktn	6.75 277	5.13 281	14.43 288	5.28 271	4.73 277	9.87 285	6.61 279	7.39 284	12.71 288	2.14 272	2.31 257	26.89 288	22.25 284	4.47 274	10.48 274	1.49 208	4.37 278	1.82 273	15.76 280	4.55 277	2.80 266	2.30 196	3.97 275	1.19 266	2.37 262	1.57 241	2.89 268	2.47 238

MaskLacGwcNet_RVC	7.98 278	4.44 279	1.28 261	2.72 260	2.67 274	5.12 278	7.72 281	5.86 280	8.09 281	1.63 267	10.53 283	75.81 294	10.21 273	4.39 273	5.74 214	1.46 204	7.09 282	8.20 284	6.83 251	1.82 262	3.57 274	3.00 232	1.27 249	1.13 264	4.24 270	5.98 275	20.77 289	3.98 259

LE_ROB	8.27 279	3.90 276	5.83 283	6.29 278	20.01 290	4.37 274	16.99 287	6.27 281	9.37 283	1.52 265	4.75 269	16.09 283	22.44 285	3.44 267	7.51 246	1.00 167	2.71 260	2.01 275	13.15 276	6.14 280	2.79 265	3.55 254	9.48 289	5.16 283	10.68 284	9.87 282	10.85 283	17.08 288

DGTPSM_ROB	9.70 280	3.99 277	10.89 284	3.15 262	5.68 279	3.68 271	5.70 275	3.68 278	9.10 282	3.26 275	7.88 276	9.73 276	14.04 279	4.74 276	15.68 283	11.36 284	5.40 279	11.36 286	7.25 255	10.26 284	6.46 284	15.15 286	4.53 281	9.09 285	10.18 282	27.78 288	11.12 284	30.76 291

DPSMNet_ROB	11.21 281	4.32 278	10.98 285	3.81 265	5.72 280	4.73 276	5.77 276	3.68 278	9.72 284	4.34 279	13.32 284	11.20 277	26.44 290	5.79 284	18.24 286	12.77 285	6.74 280	12.28 287	14.97 278	10.29 285	7.12 285	15.93 287	4.55 282	9.11 286	11.15 285	27.78 288	11.17 285	30.75 290

DLNR_Zeroshot_test	11.56 282	37.00 294	0.46 201	54.84 295	0.22 111	0.37 168	49.73 295	0.47 190	0.22 103	0.79 241	0.58 167	0.63 182	0.36 161	3.05 265	62.78 295	73.23 295	9.32 284	5.55 282	2.75 229	0.71 195	1.92 228	4.90 278	0.13 61	0.36 174	0.37 139	0.38 139	0.43 109	0.47 149

HanzoNet	11.76 283	14.15 286	16.54 290	13.84 285	9.27 286	15.98 288	21.04 289	11.44 289	12.53 287	6.20 284	7.51 274	20.70 285	27.83 292	29.09 293	12.87 280	9.53 283	15.26 289	2.84 277	25.21 287	12.71 288	5.74 281	4.74 276	9.10 288	1.66 271	2.75 265	2.69 260	2.55 264	3.62 255

BEATNet-Init1	12.35 284	15.22 287	5.32 281	20.87 288	10.13 287	20.29 289	13.89 286	8.81 287	6.91 280	4.38 280	9.79 282	14.10 281	19.20 281	5.76 283	21.46 287	9.40 282	7.04 281	4.94 281	32.32 292	14.93 289	9.82 287	9.29 285	5.60 285	5.30 284	12.73 286	8.77 280	21.38 290	15.70 287

LRCNet_RVC	13.01 285	18.58 289	5.37 282	23.16 289	20.12 291	22.89 290	18.83 288	10.15 288	4.22 275	21.39 291	16.92 287	22.03 286	12.77 277	27.61 291	9.50 265	1.55 211	14.16 288	9.39 285	27.19 288	10.19 283	6.02 282	2.70 215	25.48 292	13.25 289	1.43 243	0.70 198	3.22 270	2.37 235

DPSM_ROB	13.78 286	8.86 283	13.29 286	5.41 272	6.06 281	7.11 281	5.22 273	8.44 285	11.03 285	6.77 285	8.06 277	8.50 274	12.48 275	5.32 280	16.50 284	14.15 286	11.34 286	14.53 288	9.66 265	11.98 286	16.98 288	19.77 290	4.23 278	11.17 287	28.01 291	35.97 293	31.31 293	39.81 293

DPSM	13.78 286	8.86 283	13.29 286	5.41 272	6.06 281	7.11 281	5.22 273	8.44 285	11.03 285	6.77 285	8.06 277	8.50 274	12.48 275	5.32 280	16.50 284	14.15 286	11.34 286	14.53 288	9.66 265	11.98 286	16.98 288	19.77 290	4.23 278	11.17 287	28.01 291	35.97 293	31.31 293	39.81 293

PML	14.62 288	11.18 285	4.16 279	13.60 284	8.80 285	13.67 286	6.43 278	7.27 282	35.40 295	10.29 288	58.08 295	45.45 293	52.15 295	6.70 285	6.87 232	4.96 279	10.24 285	3.79 279	21.45 282	4.89 279	6.05 283	5.92 281	3.98 276	4.24 282	14.76 289	5.96 274	20.73 288	7.74 275

HaxPig	22.04 289	23.70 290	21.75 291	25.21 290	25.39 292	24.72 292	26.63 292	22.90 291	21.18 289	28.97 292	26.14 290	24.63 287	19.57 282	25.91 290	23.99 288	21.35 289	24.94 291	26.23 291	24.50 285	23.01 291	18.91 290	16.86 289	28.89 293	21.36 291	10.50 283	12.89 286	9.72 282	15.23 285

DPSimNet_ROB	25.36 290	32.83 293	15.86 289	30.90 293	29.54 294	24.40 291	21.28 290	25.65 292	31.75 294	16.97 290	45.56 294	27.37 289	37.12 294	16.35 289	24.86 289	14.34 288	27.03 292	14.84 290	40.36 294	17.54 290	26.29 293	15.99 288	16.67 290	21.85 292	24.74 290	32.67 291	22.06 291	29.89 289

MEDIAN_ROB	25.67 291	28.72 291	26.17 293	29.76 292	29.32 293	28.92 293	30.23 293	26.96 293	24.57 292	34.05 294	29.96 291	29.36 290	23.45 286	29.57 294	26.51 290	23.43 290	29.83 293	29.43 294	29.59 289	27.23 293	23.78 291	20.07 292	31.85 294	24.07 294	14.01 288	13.68 287	13.10 287	15.52 286

AVERAGE_ROB	27.45 292	31.34 292	28.53 295	32.94 294	32.07 295	32.12 294	33.33 294	29.89 294	27.53 293	35.87 295	31.94 292	32.32 291	25.95 289	33.08 295	28.98 292	25.93 291	31.35 294	30.24 295	31.55 291	29.19 294	25.74 292	22.05 293	34.79 295	27.26 295	13.89 287	10.58 284	11.65 286	11.11 281

CasAABBNet	27.70 293	17.80 288	26.74 294	10.82 281	12.13 288	14.20 287	10.44 284	16.94 290	22.25 290	13.76 289	16.13 286	17.20 284	25.33 287	10.59 288	33.32 293	28.51 293	22.73 290	29.20 293	19.29 281	24.02 292	33.97 294	39.71 294	8.44 286	22.49 293	56.39 294	72.48 295	62.92 295	80.05 295

ASD4	32.22 294	37.92 295	22.73 292	29.42 291	19.34 289	40.86 295	21.43 291	35.16 295	24.17 291	30.95 293	36.57 293	38.75 292	29.28 293	27.67 292	28.82 291	27.49 292	38.84 295	27.47 292	34.56 293	34.32 295	52.37 295	50.91 295	23.29 291	20.10 290	34.64 293	35.03 292	29.04 292	38.81 292

FADE		3.49 274	5.22 280	1.16 237	1.38 255	5.00 277	4.18 269	3.23 277	6.59 278	4.79 281	8.55 281		5.84 265	2.35 258	10.01 273	2.62 262	7.85 283	2.86 278	12.48 274	6.36 281	7.41 286	6.49 283	1.85 255	3.08 280	3.89 267	4.29 269	4.35 276	9.62 279

Low-res two-view benchmark